Transformer在視覺領域的應用 前言 在機器翻譯， NLP領域， 基於attention機制的transformer模型取得了很好的結果， 目前有許多工作把Transformer用到CV領域， 實現端到端的目標檢測和圖片分類。 在這篇博客中， 我們會從Attention機制開始回顧 ...

一、應用背景 印刷品作為產品包裝的一種主要形式，具有外觀精美、清潔衛生、成本低廉、使用方便等優點，在眾多行業得到了廣泛的應用，其特點是材質多樣、工藝復雜、質量要求高。 在本問題域中，印刷品主要涉及 ...

作者丨深度眸@知乎 來源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/308301901 導讀 Transformer整個網絡結構完全由Attention機制組成，其出色的性能在多個任務上都取得了非常好的效果。本文從Transformer的結構出發，結合視覺中的成果進行了 ...

​ 前言 本文介紹了一個端到端的用於視覺跟蹤的transformer模型，它能夠捕獲視頻序列中空間和時間信息的全局特征依賴關系。在五個具有挑戰性的短期和長期基准上實現了SOTA性能，具有實時性，比Siam R-CNN快6倍。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號 ...

​ 前言 本文解讀的論文是ICCV2021中的最佳論文，在短短幾個月內，google scholar上有388引用次數，github上有6.1k star。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號CV技術指南 ，專注於計算機視覺的技術總結、最新技術跟蹤、經典論文解讀 ...

做Softmax不是唯一的選項，做ReLu之類的結果也不會比較差，但是Softmax是用的最多的 CNN是self-attention的特例，論文：On the Relationship b ...

計算機視覺目標檢測算法綜述 版權聲明：轉載請注明出處 https://blog.csdn.net/qq_16525279/article/details/81698684 傳統目標檢測三步走：區域選擇、特征提取、分類回歸 ...

Introduction 在transformer model出現之前，主流的sequence transduction model是基於循環或者卷積神經網絡，表現最好的模型也是用attention mechanism連接基於循環神經網絡的encoder和decoder. ...