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ICCV2021 |
Swin
Transformer: 使用移位窗口的分层视觉Transformer
前言 本文解读的论文是ICCV2021中的最佳论文,在短短几个月内,google scholar上有388引用次数,github上有6.1k star。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 ......
Transformer
窗口
Swin
self
attention
ICCV2021 | 渐进采样式Vision Transformer
ViT通过简单地将图像分割成固定长度的tokens,并使用transformer来学习这些tokens之间的关系。tokens化可能会破坏对象结构,将网格分配给背景等不感兴趣的区域, ......
采样
tokens
transformer
迭代
Transformer
计算机视觉--CV技术指南文章汇总
前言 本文汇总了过去本公众号原创的、国外博客翻译的、从其它公众号转载的、从知乎转载的等一些比较重要的文章,并按照论文分享、技术总结三个方面进行了一个简单分 ......
总结
视觉
论文
CVPR2021
技术
How Do Vision Transformers Work?[2202.06709] - 论文研读系列(2) 个人笔记
[论文简析]How Do Vision Transformers Work?[2202.06709] 论文题目:How Do Vision Transformers Work? 论文地址:http://arxiv.org/abs/2202.06709 代码:https:/ ......
MSA
论文
偏置
loss
研读
RepLKNet:不是大卷积不好,而是卷积不够大,31x31卷积了解一下 | CVPR 2022
论文提出引入少数超大卷积核层来有效地扩大有效感受域,拉近了CNN网络与ViT网络之间的差距,特别是下游任务中的性能。整篇论文阐述十分详细,而且也优化了实际运行的 ......
卷积
RepLKNet
论文
深度
特征
从零搭建Pytorch模型教程(三)搭建Transformer网络
前言 本文介绍了Transformer的基本流程,分块的两种实现方式,Position Emebdding的几种实现方式,Encoder的实现方式,最后分类的两种方式,以及最重要的数据格式的 ......
self
dim
nn
patch
head
【论文阅读】ConvNeXt:A ConvNet for the 2020s 新时代卷积网络
核心宗旨:基于ResNet-50的结构,参考
Swin
-Transformer的思想进行现代化改造,知道卷机模型超过trans-based方法的SOTA效果。 启发性结论:架构的优劣差异没有想象中 ......
论文
卷积
阅读
Swin
http
EdgeFormer: 向视觉 Transformer 学习,构建一个比 MobileViT 更好更快的卷积网络
前言 本文主要探究了轻量模型的设计。通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能。 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的 ......
卷积
ViT
GCC
Transformer
模型
CVPR2022 | A ConvNet for the 2020s & 如何设计神经网络总结
前言 本文深入探讨了如何设计神经网络、如何使得训练神经网络具有更加优异的效果,以及思考网络设计的物理意义。 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术 ......
conv
Swin
模型
ConvNeXt
Transformer
[炼丹术]基于
Swin
Transformer的目标检测训练模型学习总结
基于
Swin
Transformer的目标检测训练模型学习总结
Swin
Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测、实例分割等计算机 ......
Transformer
py
Swin
检测
python
V2AS = Way To Ask
V2AS 一个技术分享与创造的静土
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