因此,大多数研究尝试在计算机视觉任务中使用自注意力架构时,都采用了局部自注意力、结合 CNN 的混合模型,或仅替换 CNN 的部分组件,而不是采用纯 Transformer 结构[3]。 然而,Alexey Dosovitskiy等人在他们的研究论文《An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》中提出,完全可...
对于NLP 任务来说,这通常不是问题,因为输入的令牌(token)数量相对较少。例如,一个 1000 词的段落可能只有 1000 个输入 token,即使采用子词单元(sub-word units),令牌数目也不会增加太多。 但在计算机视觉中,图像的 token 数量通常比 NLP 输入序列大得多。例如,一个300 × 300 × 3的小型图像可能拥有多达270...
SSCP entries are written for the request/response units (RUs) sent between VTAM components. This option also records information for the APPN CP. | STDOPTS option | | | | | This option is a collection of multiple VIT options that includes all of the individual VIT options required to ...
因此,大多数研究尝试在计算机视觉任务中使用自注意力架构时,都采用了局部自注意力、结合 CNN 的混合模型,或仅替换 CNN 的部分组件,而不是采用纯 Transformer 结构[3]。 然而,Alexey Dosovitskiy等人在他们的研究论文《An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》中提出,完全可...