CV Transformer的发展主要经历了以下3个阶段;首先是在CNN中引入Attention机制解决CNN模型结构只能提取local信息缺乏考虑全局信息能力的问题;接下来,相关研究逐渐开始朝着使用完全的Transformer模型替代CNN,解决图像领域问题;目前Transformer解决CV问题已经初见成效,更多的工作开始研究对CV Transformer细节的优化,包括对于高分辨率图...
受这些重大成就的启发,最近在计算机视觉(CV)领域采用类似Transformer的架构进行了一些开创性的工作,这些工作证明了它们在三个基本CV任务(分类、检测和分割)以及多传感器数据(图像、点云和视觉-语言数据)上的有效性。由于其具有竞争力的建模能力,与现代卷积神经网络(CNN)相比,视觉Transformer在多个基准测试中取得了令人印象...
在此基础上,我们可以继续优化它,把它推广到更一般的表示——CNN,MLP其实是CNN的一种特例。 3.基于深度学习的方法在图像识别领域最典型的应用便是CNN。CNN是一种分层(hierarchical)的数据表示方式,高层的特征表示依赖于底层的特征表示,由浅入深逐步抽象地提取更具备高级语义信息的特征。 比如第一层更倾向于提取边缘,...
大名鼎鼎的Transformer,自从2017年出现之后,可以说彻底改变了NLP(Natural Language Processing:自然语言处理),其在深度学习的另一大领域CV(Computer Vision:计算机视觉),也同样带来了深远的影响,有一统NLP和CV的趋势。下图是Transformer以及其在这两个领域重要的模型(DL界真的越来越卷了): 参考 ● Paper:Attention Is ...
华为北大等联手打造的Transformer竟在CV领域超过了CNN：多项底层视觉任务达到SOTA 杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 提起Transformer，就会想到BERT、GPT-3。 但其实，这个在各种自然语言处理任务中「混迹」，强大的无监督预训练模型，现在已经在「计算机视觉」的道路上越走越远了。 这不最近，北京...
Transformer,一种基于注意力的编码器-解码器模型,已经彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。受这些重大成就的启发,最近在计算机视觉(CV)领域采用类似Transformer的架构进行了一些开创性的工作,这些工作证明了它们在三个基本CV任务(分类、检测和分割)以及多传感器数据(图像、点云和视觉-语言数据)上的有效性。由于其具有竞争...
ViT:Transformer在CV领域的开山之作,我们都知道,Transformer作为NLP算法的一员,擅长两者预测,分别是完形填空式与给出前句预测后句这两种类型,无论是那种,其处理的
Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构,不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,还在计算机视觉(CV)领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络(CNN)相比,视觉 Transformer(ViT)依靠出色的建模能力,在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。
近几年，NLP 领域的算法势如破竹，不断取得新突破，CV 领域同样不断取得创新。新工具、新算法、新算力等不断迭代更新，在各自领域大放异彩。如果说将 NLP 领域的模型应用到 CV 领域，或反之，那效果该如何呢？模型跨界是否可行？ 答案是肯定的。下面我们来盘点一下模型的跨界、破界表现如何？本文介绍的内容包括：...
在自然语言处理领域中，每个句子由多个词的 Token 进行表示，Transformer 通过学习 Token 之间的“注意力”（可以理解为一种相关性），来学习句子的结构和语义。而后，Transformer 又进军计算机视觉领域（Computer Vision，CV），大有和 CV 领域传统的卷积神经网络“分庭抗礼”之势态。再后，它甚至席卷到生物界，比如 ...