論文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代碼:https://github.com/naver-ai/pit 獲取:在 ...
前言 單階段目標檢測通常通過優化目標分類和定位兩個子任務來實現,使用具有兩個平行分支的頭部,這可能會導致兩個任務之間的預測出現一定程度的空間錯位。本文提出了一種任務對齊的一階段目標檢測 TOOD ,它以基於學習的方式顯式地對齊這兩個任務。 TOOD在MS CoCO上實現了 . Ap的單模型單尺度測試。這大大超過了最近的單階段檢測器,如ATSS . AP GFL . AP 和PAA . AP ,它 ...
2021-12-07 19:53 0 897 推薦指數:
論文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代碼:https://github.com/naver-ai/pit 獲取:在 ...
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 ...
前言:這篇論文旨在以極低的計算成本解決性能大幅下降的問題。提出了微分解卷積,將卷積矩陣分解為低秩矩陣,將稀疏連接整合到卷積中。提出了一個新的動態激活函數-- Dynamic Shift Max,通過 ...
前言 本文介紹了現有實例分割方法的一些缺陷,以及transformer用於實例分割的困難,提出了一個基於transformer的高質量實例分割模型SOTR。 經實驗表明,SOTR不僅為實例分割 ...
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 ...
前言 人臉表情識別(FER)在計算機視覺領域受到越來越多的關注。本文介紹了一篇在人臉表情識別方向上使用Transformer來學習關系感知的ICCV2021論文,論文提出了一個TransFER模型,在幾個FER基准數據集上取得了SOTA性能。 本文來自公眾號CV技術指南的論文 ...
前言 DETR首創了使用transformer解決視覺任務的方法,它直接將圖像特征圖轉化為目標檢測結果。盡管很有效,但由於在某些區域(如背景)上進行冗余計算,輸入完整的feature maps的成本會很高。 在這項工作中,論文將減少空間冗余的思想封裝到一個新的輪詢和池(Poll ...
目錄 摘要 1、引言 2、相關工作 3、方法 3.1局部特征聚合的再思考 3.2 曲線分組 3.3 曲線聚合和CurveNet ...