我们先来看图像分类在ImageNet的这个数据集上排名靠前的, 全都是基于Vision Transformer。那如果我们换到目标检测这个任务 在 coco 这个数据集上呢,我们可以看到 排名前几的都是基于 Swin Transformer。而 Swin Transformer 是 今年 ICCV 21的最佳论文,你可以 把它想象成是一个多尺度的 Vit(Vision Transformer) 。
transformer缺乏CNN固有的一些inductive biases,归纳偏置,一种先验知识,提前做好的假设,比如说对CNN来说,常说的就有两个inductive biases,一个是locality,CNN是以滑动窗口的形式,一点一点在图片上进行卷积的,所以它假设图片上相邻的区域会有相邻的特征,靠的越近的东西相关性就越强,比如桌子和椅子...
ViT(Vision Transformer)论文速读 ViT是2020年Google团队提出的将 NLP 领域广泛使用的 Transformer 应用在计算机视觉领域的模型,虽然不是第一篇将 Transformer 应用在视觉任务的论文,但是因为其模型“简单”且效果好,可扩展性强(scalable,模型越大效果越好),成为了 Transformer 在CV领域应用的里程碑著作,也引爆了 Tansfor...
免费领取全部论文+代码合集 General Vision Transformer(通用ViT) 1、GPViT: "GPViT: A High Resolution Non-Hierarchical Vision Transformer with Group Propagation", ICLR, 2023 标题:GPViT: 一种具有组传播的高分辨率非层次结构视觉Transformer 内容:本文提出了一种高效的替代组传播块(GP块)来交换全局信息。在每...
MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导致NLP的BERT很难直接迁移到CV。但是vision transformer的出现已经解决这个问题; 图像和文本的信息密度不同,文本是高语义的人工创造的符号,而图像是一种自然信号,两者采用masked au...
CV-vision transformer必读论文合集 https://volctracer.com/w/ulOzODzi 希望这些论文能帮到你！如果觉得有用，记得点赞关注哦~ 后续还会更新更多论文合集！！论文代码 GitHub - THU-MIG/RepViT: RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective [CVPR 2024] and RepViT-SAM: Towards Real-Time Segmenting ...
MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导致NLP的BERT很难直接迁移到CV。但是vision transformer的出现已经解决这个问题; 图像和文本的信息密度不同,文本是高语义的人工创造的符号,而图像是一种自然信号,两者采用masked au...
SepViT论文:SepViT: Separable Vision Transformer 1. 摘要 Vision Transformers在一系列的视觉任务中取得了巨大的成功。然而,它们通常都需要大量的计算来实现高性能,这在部署在资源有限的设备上这是一个负担。 为了解决这些问题,作者受深度可分离卷积启发设计了深度可分离Vision Transformers,缩写为SepViT...
Vision Transformer 由 Alexey Dosovitskiy 等人 (Google Brain) 于 2021 年在论文《一张图片价值 16×16 个字》中提出。当时，Transformers 已被证明是实现 NLP 任务出色性能的关键，并于 2017 年在必读论文《注意力就是你所需要的一切》中提出。2017 年至 2021 年间，曾有多次尝试将注意力机制集成到卷积神经...
Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenarios 论文:https://arxiv.org/abs/2207.05501 代码:https://github.com/bytedance/Next-ViT 达摩院modelscope开源平台Next-ViT模型快速体验:ModelScope 魔搭社区 ...