[2212.14538] Transformer in Transformer as Backbone for Deep Reinforcement Learning (arxiv.org)arxiv.org/abs/2212.14538 背景介绍 强化学习在算法层面有了很大进展,各种具有代表性的算法层出不穷。但是在强化学习的网络结构模型方面所做出的创新就不是很多。现有的一些结合transformer的方法虽然效果上还可以,但是...
《Transformer in Transformer as Backbone for Deep Reinforcement Learning》论文阅读笔记 马亿 嗷! 31 人赞同了该文章 本文于2023年1月挂在Arxiv上,作者是之前共事过的 @毛航宇 师兄,一位非常优秀的学长。一、问题 现有针对深度强化学习设计的网络结构还比较少,而且大部分设计需要借助对比学习、特殊的初始化等...
摘要 提出新的视觉transformer,称之为Swin transformer,能作为视觉任务的通用backbone。 tranformer从语言到视觉的挑战源于这两个域的不同,如与文本中的字相比,视觉实体的变化范围很大,有高分辨率的像素。为处理这些不同,提出了一个层级的transformer,采用移动的窗口计算表征。移动窗口方案可以带来更高的效率,通过限制非...
本文给大家带来的改进机制是利用Swin Transformer替换YOLOv8中的骨干网络其是一个开创性的视觉变换器模型,它通过使用位移窗口来构建分层的特征图,有效地适应了计算机视觉任务。与传统的变换器模型不同,Swin Transformer的自注意力计算仅限于局部窗口内,使得计算复杂度与
对于下游的任务,Pale Transformer Backbone在ADE20K语义分割和COCO目标检测和实例分割上比最近的最先进的CSWin Transformer表现得更好。 1简介 受Transformer在自然语言处理(NLP)的广泛任务上取得成功的启发,Vision Transformer(ViT)首次采用纯Transformer架构进行图像分类,这显示了Transformer架构在视觉任务方面的良好性能。
所以作者这里设计了一种Transformer in Transformer (TNT)的结构,第1步还是将输入图片划分成个块(patch): 式中是每个块的大小。ViT,DeiT,IPT,SETR,ViT-FRCNN到这里就把它们输入Transformer了,本文为了更好地学习图片中global和local信息的关系,还要再进行一步:接下来再把每个patch通过PyTorch的unfold操作划分成更小...
我们探索了普通的、非分层的视觉转换器(ViT)作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始 ViT 架构能够针对对象检测进行微调,而无需重新设计用于预训练的分层主干。通过对微调的最小调整,我们的普通骨干检测器可以获得具有竞争力的结果。令人惊讶的是,我们观察到:(i)从单尺度特征图(没有常见的 FPN 设计)构建一个简单的...
本文记录的是利用AssemFormer优化RT-DETR的目标检测网络模型。传统卷积和池化操作会导致信息丢失和压缩缺陷,且传统的注意力机制通常产生固定维度的注意力图,忽略了背景中的丰富上下文信息。本文的利用AssemFormer改进RT-DETR,==以在特征传递和融合过程中增加多尺度的学习能力。== ...
基于Transformer的时序算法Crossformer代码解析,Crossformer是基于Transformer的时序建模算法,它通过创新的设计来处理时序数据,特别适用于长时间序列的预测任务。传统的
点击下方“ReadingPapers”卡片,每天获取顶刊论文解读论文信息题目:MixFormer: A Mixed CNN-Transformer Backbone for Medical Image SegmentationMixFormer:一种用于医学图像分割的混合CNN-Transformer骨干网络作者:un Liu, Kunqi Li, Chun Hu...