Advanced AI Explainability for computer vision. Support for CNNs, Vision Transformers, Classification, Object detection, Segmentation, Image similarity and more. machine-learningcomputer-visiondeep-learninggrad-campytorchimage-classificationobject-detectionvisualizationsinterpretabilityclass-activation-mapsinterpretable...
imagenetsegmentationhigh-resolutionvision-transformerefficientvitsegment-anythingdeep-compression-autoencoderefficient-diffusion-model UpdatedJan 24, 2025 Python EVA Series: Visual Representation Fantasies from BAAI representation-learningvision-transformerfoundation-models ...
1.深入研究了ViT中的多尺度表示学习,并将高分辨率架构HRNet与Vision Transformer相结合,实现对高性能密集预测视觉任务的预测 2.并实现更好的性能和效率权衡,利用了Transformer Block中的冗余,并通过异构分支设计对HRViT的关键部件进行优化 3.在ADE20K和Cityscapes两个数据集上与当前的主流Vit方法进行了对比,证明了本文提...
这里面引入了一个很有用的类VisionTransformer。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 from timm.models.vision_transformer import VisionTransformer, _cfg 那么这个VisionTransformer类的源代码是什么? 可以从下面这个链接中找到: https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/blob/ma...
【CVPR2022】Multi-Scale High-Resolution Vision Transformer for Semantic Segmentation 代码:https://github.com/facebookresearch/HRViT 核心思想和主要方法 这个论文的核心思想就是将 HRNet 和 Transformer 相结合,同时,为了应用于密集预测任务,提出了避免计算复杂度过高的解决方案。
Prototypical Pseudo Label Denoising and Target Structure Learning for Domain Adaptive Semantic Segmentation Paper:https://arxiv.org/pdf/2101.10979.pdf(opens in new tab) Code:https://github.com/microsoft/ProDA(opens in new tab) While deep learning has se...
本文为详细解读Vision Transformer的第三篇,主要解读了两篇关于Transformer在识别任务上的演进的文章:DeiT与VT。它们的共同特点是避免使用巨大的非公开数据集,只使用ImageNet训练Transformer。>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 考虑到每篇文章字数的限制,每一篇文章将按照目录的编排包含二至三个小节,而且这...
In this work, we evaluate ViTs on the segmentation of retinal lesions in OCTs. This work belongs to a recent research strand in which transformer-based architectures22 were considered for the analysis of OCT images. However, when compared to the existing contributions, several differences emerged....
内容提示: Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Predictionwithout ConvolutionsWenhai Wang 1 , Enze Xie 2 , Xiang Li 3 , Deng-Ping Fan 4B ,Kaitao Song 3 , Ding Liang 5 , Tong Lu 1B , Ping Luo 2 , Ling Shao 41 Nanjing University 2 The University of Hong Kong3 ...
我们首先介绍 Vision Transformer,这是一种简单而强大的架构,由于其在大数据体系中的性能,它对最近的研究产生了重大影响。然后,我们继续进行许多工作,研究如何在数据不丰富时使用转换器(和自注意力)实现类似的高性能。最后,我们讨论了研究这些模型对扰动的鲁棒性以及它们在自我监督、医学和视频任务中的表现的论文。