Web现在efficient ViT的为了降低计算量，设计思路主要分为两类，一个是使用local self-attention，如Swin Transformer，一个是把tokens merge起来减小token数量，如PVT。. 以往的工作对于同一个layer内只有一个scale,而忽视了大小object的不同。. 本文提出的方法可以动态地同一层保留 ... Transformer的除了cv、nlp领域外，它还被应用于各种时间理解任务，如动作识别，目标跟踪，场景流量估计。 在Transformer中，self-attention计算模块是其关键的组成部分，正如cnn中的卷积操作一样是架构的核心。在每个Transformer层，它支持不同图像区域之间的全局内容依赖交互，以便进行短期和长期依赖进行 … See more

GitHub - amusi/CVPR2024-Papers-with-Code: CVPR 2024 论文和 …

WebBottleneck Transformers for Visual Recognition 阅读. 我们介绍BoTNet，这是一种简单却功能强大的backbone，该架构将自注意力纳入了多种计算机视觉任务，包括图像分类，目标检测和实例分割。. 通过仅在ResNet的最后三个bottleneck blocks中用全局自注意力替换空间卷积，并且不 ... WebWe propose FocalNets: Focal Modulation Networks, an attention-free architecture that achieves superior performance than SoTA self-attention (SA) methods across various … rbc o\u0027shaughnessy u.s. value fund

国庆假期看了一系列图像分割Unet、DeepLabv3+改进期刊论文， …

Web基于FSA，作者提出了Focal Transformer，并在分类、检测、分割任务上都验证了结构的有效性。 1. 论文和代码地址. Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers. Web视频： SwinT的进阶-CSWin Transformer. 本文可以认为是Swin Transformer的进阶版本，提出通过十字形等宽的windows做self-attention，减少计算量，然后又提出LePE来做position encoding，进一步提升性能，最终跟SwinT相同计算量下，可以提升2个点左右，最终在ADE20k 语义分割数据集上 ... WebNVIDIA提出Long-Short Transformer：语言和视觉的高效Transformer. 改进小目标检测！SSPNet：从无人机图像中检测微小目标的尺度选择金字塔网络. Transformer一脚踹进医学图像分割！看5篇MICCAI 2024有感. 新注意力！Focal Transformer：ViT中局部-全局交互的Focal自注意力 sims 4 alle cheats pc