Transformer在视觉领域的应用 前言 在机器翻译， NLP领域， 基于attention机制的transformer模型取得了很好的结果， 目前有许多工作把Transformer用到CV领域， 实现端到端的目标检测和图片分类。 在这篇博客中， 我们会从Attention机制开始回顾 ...

一、应用背景 印刷品作为产品包装的一种主要形式，具有外观精美、清洁卫生、成本低廉、使用方便等优点，在众多行业得到了广泛的应用，其特点是材质多样、工艺复杂、质量要求高。 在本问题域中，印刷品主要涉及 ...

作者丨深度眸@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/308301901 导读 Transformer整个网络结构完全由Attention机制组成，其出色的性能在多个任务上都取得了非常好的效果。本文从Transformer的结构出发，结合视觉中的成果进行了 ...

​ 前言 本文介绍了一个端到端的用于视觉跟踪的transformer模型，它能够捕获视频序列中空间和时间信息的全局特征依赖关系。在五个具有挑战性的短期和长期基准上实现了SOTA性能，具有实时性，比Siam R-CNN快6倍。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号 ...

​ 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 关注公众号CV技术指南 ，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读 ...

做Softmax不是唯一的选项，做ReLu之类的结果也不会比较差，但是Softmax是用的最多的 CNN是self-attention的特例，论文：On the Relationship b ...

计算机视觉目标检测算法综述 版权声明：转载请注明出处 https://blog.csdn.net/qq_16525279/article/details/81698684 传统目标检测三步走：区域选择、特征提取、分类回归 ...

Introduction 在transformer model出现之前，主流的sequence transduction model是基于循环或者卷积神经网络，表现最好的模型也是用attention mechanism连接基于循环神经网络的encoder和decoder. ...