随笔分类 - Transformer+DETR
摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/CHy_iouTY31YNhsU1Fpl2g Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Tr
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/k9g_KmWuNsbM-iKYco7gwA 本文主要介绍了Attention Free Transformer(AFT)，同时作者还引入了AFT-local和AFT-Conv，这两个模型在保持全局连通性的同时，利用了局域性和空间权重共享的思想。
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摘要：前言 留给Transformer + U-Net 组合命名的缩写不多了... 之前盘点了目前已公开的5篇MICCAI 2021上的Transformer+医学图像分割的工作，详见：Transformer一脚踹进医学图像分割！看5篇MICCAI 2021有感 没想到大家这么喜欢这篇文章，收藏量高的可怕
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/P4GL0KaO_KVtMpNw-Hu_3w 留给Transformer + U-Net 组合命名的缩写不多了... 本来是打算继续肝CVPR 2021的垂直方向大盘点工作，之前已经推送了Transformer、目标检测、语义分割和OCR的盘点。
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摘要：OpenCV学堂 今天 以下文章来源于集智书童 ，作者ChaucerG 集智书童 机器学习知识点总结、深度学习知识点总结以及相关垂直领域的跟进，比如CV，NLP等方面的知识。 Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmen
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摘要：作者丨mayiwei1998来源丨GiantPandaCV转载自丨极市平台 导读 由于许多论文中的网络结构通常被嵌入到代码框架中，导致代码比较冗余。本文作者对近几年基于Attention网络的核心代码进行了整理和复现。 作者信息：厦门大学计算机专业一年级研究生，欢迎大家关注Github：xmu-xi
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摘要：Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码：https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet
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摘要：本文收录 5 月 以来值得关注的 Transformer 相关开源论文，包括基于 Transformer 的自监督学习方法在 CV 任务中应用、视觉跟踪、视频预测、语义分割、图像配准，以及 1 篇针对 Transformer 风格的网络中，“attention layer”是否是必要的技术报告。 0
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摘要：磐创AI分享 来源 | 极市平台 作者 | Happy 审稿 | 邓富城 【导读】又一篇Transformer来了！本文在ViT方面进行了一次突破性探索，提出了首次全面超越ResNet，甚至轻量化版本优于MobileNet系列的T2T-ViT。 本文是依图科技在ViT方面的一次突破性的探索。与之前V
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摘要：本文转载自：机器之心 | 作者：魔王 谷歌研究科学家 David Ha：Transformer 是新的 LSTM。 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》时，我们或许都没有意识到它提出的 Transformer 架构将带来多少惊喜。在诞生至今不足四年的
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摘要：Transformer在CV领域有可能替代CNN吗？ OpenCV学堂 昨天 来源：极市平台&知乎编辑：SF目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR），并且都取得了不错的效果。那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Tr
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摘要：从源码学习Transformer！ 谢杨易 机器学习算法工程师 昨天 AI编辑：我是小将 本文作者：谢杨易 https://zhuanlan.zhihu.com/p/178610196 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载 Transformer总体结构 近几年NLP领域有了突飞猛进的发展，预训练模
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摘要：点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 量子位 授权 当Transformer遇上3D点云，效果会怎么样？ 一个是当下最热门的模型（NLP、图像领域表现都不错），另一个是自动驾驶领域、机器人抓取等领域的关键技术。 来自清华计算机系的团队，开发出了一个全新的PCT网络，相比于目前主流的
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摘要：搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了 机器学习研究组订阅号 昨天 作者丨Alexander Rush来源丨哈工大SCIR 下面分享一篇实验室翻译的来自哈佛大学一篇关于Transformer的详细博文。 "Attention is All You Need"[1] 一文中提出
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摘要：本文转载自量子位。 杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 提起Transformer，就会想到BERT、GPT-3。 但其实，这个在各种自然语言处理任务中「混迹」，强大的无监督预训练模型，现在已经在「计算机视觉」的道路上越走越远了。 这不最近，北京大学，联合华为诺亚方舟实验室、
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摘要：CVer 今天 以下文章来源于极市平台 ，作者CV开发者都爱看的 极市平台 专注计算机视觉前沿资讯和技术干货，官网：www.cvmart.net 点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶 重磅干货，第一时间送达 作者丨Happy来源丨极市平台 极市导读 来自Transformer的降维打击！北京大学
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