本文主要簡單地介紹Vega的特點以及它與其他AutoML框架的區別,讓你對Vega有一個直觀的理解。 文章太長不看可以直接降落至最后的總結部分。 huawei-noa ...
前言: transformer用於圖像方面的應用逐漸多了起來,其主要做法是將圖像進行分塊,形成塊序列,簡單地將塊直接丟進transformer中。然而這樣的做法忽略了塊之間的內在結構信息,為此,這篇論文提出了一種同時利用了塊內部序列和塊之間序列信息的transformer模型,稱之為Transformer iN Transformer,簡稱TNT。 主要思想 TNT模型把一張圖像分為塊序列,每個塊 ...
2021-05-04 16:22 0 281 推薦指數:
本文主要簡單地介紹Vega的特點以及它與其他AutoML框架的區別,讓你對Vega有一個直觀的理解。 文章太長不看可以直接降落至最后的總結部分。 huawei-noa ...
前言 本文介紹了一篇CVPR2021的語義分割論文,論文將語義分割視為序列到序列的預測任務,基於transformer作為編碼器,介紹了三種解碼器方式,選擇其中效果最好的解碼器方式與transformer編碼器組成了一個新的SOTA模型--SETR。 論文:Rethinking ...
實例分割(VIS)是一項需要同時對視頻中感興趣的對象進行分類、分割和跟蹤的任務。本文提出了一種新的基於 ...
前言 在《論文創新的常見思路總結》(點擊標題閱讀)一文中,提到過一些新的數據集或者新方向比較容易出論文。因此糾結於選擇課題方向的讀者可以考慮以下幾個新方向。文末附相關論文獲取方式。 ...
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 ...
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. ...
終於來到transformer了,之前的幾個東西都搞的差不多了,剩下的就是搭積木搭模型了。首先來看一下transformer模型,OK好像就是那一套東西。 transformer是純基於注意力機制的架構,但是也是之前的encoder-decoder架構。 層歸一化 這里用到了層歸一化 ...
1. Transformer的整體結構 如圖所示為transformer的模型框架,transformer是一個seq2seq的模型,分為Encoder和Decoder兩大部分。 2. Transformer Encoder部分 2.1 Encoding輸入部分 首先將輸入 ...