本文主要简单地介绍Vega的特点以及它与其他AutoML框架的区别,让你对Vega有一个直观的理解。 文章太长不看可以直接降落至最后的总结部分。 huawei-noa ...
前言: transformer用于图像方面的应用逐渐多了起来,其主要做法是将图像进行分块,形成块序列,简单地将块直接丢进transformer中。然而这样的做法忽略了块之间的内在结构信息,为此,这篇论文提出了一种同时利用了块内部序列和块之间序列信息的transformer模型,称之为Transformer iN Transformer,简称TNT。 主要思想 TNT模型把一张图像分为块序列,每个块 ...
2021-05-04 16:22 0 281 推荐指数:
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前言 本文介绍了一篇CVPR2021的语义分割论文,论文将语义分割视为序列到序列的预测任务,基于transformer作为编码器,介绍了三种解码器方式,选择其中效果最好的解码器方式与transformer编码器组成了一个新的SOTA模型--SETR。 论文:Rethinking ...
实例分割(VIS)是一项需要同时对视频中感兴趣的对象进行分类、分割和跟踪的任务。本文提出了一种新的基于 ...
前言 在《论文创新的常见思路总结》(点击标题阅读)一文中,提到过一些新的数据集或者新方向比较容易出论文。因此纠结于选择课题方向的读者可以考虑以下几个新方向。文末附相关论文获取方式。 ...
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 ...
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. ...
终于来到transformer了,之前的几个东西都搞的差不多了,剩下的就是搭积木搭模型了。首先来看一下transformer模型,OK好像就是那一套东西。 transformer是纯基于注意力机制的架构,但是也是之前的encoder-decoder架构。 层归一化 这里用到了层归一化 ...
1. Transformer的整体结构 如图所示为transformer的模型框架,transformer是一个seq2seq的模型,分为Encoder和Decoder两大部分。 2. Transformer Encoder部分 2.1 Encoding输入部分 首先将输入 ...