原文:ICCV2021 | Tokens-to-Token ViT:在ImageNet上從零訓練Vision Transformer

前言 本文介紹一種新的tokens to token Vision Transformer T T ViT ,T T ViT將原始ViT的參數數量和MAC減少了一半,同時在ImageNet上從頭開始訓練時實現了 . 以上的改進。通過直接在ImageNet上進行訓練,它的性能也優於ResNet,達到了與MobileNet相當的性能。 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 ...

2021-12-21 22:45 0 128 推薦指數:

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ICCV2021 | Vision Transformer中相對位置編碼的反思與改進

​前言 在計算機視覺中,相對位置編碼的有效性還沒有得到很好的研究,甚至仍然存在爭議,本文分析了相對位置編碼中的幾個關鍵因素,提出了一種新的針對2D圖像的相對位置編碼方法,稱為圖像RPE(IRPE ...

Sun Nov 21 00:29:00 CST 2021 0 199
ICCV2021 | 用於視覺跟蹤的學習時空型transformer

​ 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 ...

Sat Dec 11 05:11:00 CST 2021 0 319
ICCV2021 | SOTR:使用transformer分割物體

​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不僅為實例分割提供了一個新的框架,還在MS Coco數據集上超過了SOTA實例分割方法。 本文來自公眾號 ...

Fri Nov 26 20:28:00 CST 2021 0 1009
ICCV2021 | Swin Transformer: 使用移位窗口的分層視覺Transformer

​ 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 ...

Sun Nov 28 23:29:00 CST 2021 0 186
VIT Vision Transformer | 先從PyTorch代碼了解

文章原創自:微信公眾號「機器學習煉丹術」 作者:煉丹兄 聯系方式:微信cyx645016617 代碼來自github 【前言】:看代碼的時候,也許會不理解VIT中各種組件的含義,但是這個文章的目的是了解其實現。在之后看論文的時候,可以做到心中有數,而不是一片 ...

Wed Feb 03 22:51:00 CST 2021 1 2203
ICCV2021 | TransFER:使用Transformer學習關系感知的面部表情表征

​ 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 ...

Fri Nov 19 04:16:00 CST 2021 0 306
ICCV2021 | PnP-DETR:用Transformer進行高效的視覺分析

​ 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 ...

Tue Nov 23 23:12:00 CST 2021 0 156
ICCV2021 | 醫學影像等小數據集的非自然圖像領域能否用transformer

​ 前言 醫學領域的數據集具有標注樣本少、圖像非自然的特點,transformer已經證明了在自然圖像領域下的成功,而能否應用於醫學領域等少量標注樣本的非自然圖像領域呢? 本文研究比較了CNN和ViTs在三種不同初始化策略下在醫學圖像任務中的表現,研究了自監督預訓練對醫學圖像領域的影響 ...

Sun Nov 21 19:27:00 CST 2021 0 137
 
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