论文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代码:https://github.com/naver-ai/pit 获取:在 ...
前言 单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现,使用具有两个平行分支的头部,这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位。本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测 TOOD ,它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务。 TOOD在MS CoCO上实现了 . Ap的单模型单尺度测试。这大大超过了最近的单阶段检测器,如ATSS . AP GFL . AP 和PAA . AP ,它 ...
2021-12-07 19:53 0 897 推荐指数:
论文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代码:https://github.com/naver-ai/pit 获取:在 ...
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 ...
前言:这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题。提出了微分解卷积,将卷积矩阵分解为低秩矩阵,将稀疏连接整合到卷积中。提出了一个新的动态激活函数-- Dynamic Shift Max,通过 ...
前言 本文介绍了现有实例分割方法的一些缺陷,以及transformer用于实例分割的困难,提出了一个基于transformer的高质量实例分割模型SOTR。 经实验表明,SOTR不仅为实例分割 ...
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 ...
前言 人脸表情识别(FER)在计算机视觉领域受到越来越多的关注。本文介绍了一篇在人脸表情识别方向上使用Transformer来学习关系感知的ICCV2021论文,论文提出了一个TransFER模型,在几个FER基准数据集上取得了SOTA性能。 本文来自公众号CV技术指南的论文 ...
前言 DETR首创了使用transformer解决视觉任务的方法,它直接将图像特征图转化为目标检测结果。尽管很有效,但由于在某些区域(如背景)上进行冗余计算,输入完整的feature maps的成本会很高。 在这项工作中,论文将减少空间冗余的思想封装到一个新的轮询和池(Poll ...
目录 摘要 1、引言 2、相关工作 3、方法 3.1局部特征聚合的再思考 3.2 曲线分组 3.3 曲线聚合和CurveNet ...