01簡 介 在計(jì)算機(jī)視覺模型中，Self-Attention已經(jīng)成為一種普遍模塊。盡管它取得了顯著的成就，但對Self-Attention的理解仍然有限。它的優(yōu)點(diǎn)之一是克服了...
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LESA可以讓你的低計(jì)算力模型也可以有局部信息和上下文信息
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MetaFormer才是計(jì)算機(jī)視覺真正需要的
原標(biāo)題：MetaFormer is Actually What You Need for Vision 論文地址: https://arxiv.org/abs/2111.11...
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利用雙對比學(xué)習(xí)模型DCL鑒別視頻中偽造的面部?作者 |Doreen 01 背景介紹 隨著圖像改造技術(shù)在深度學(xué)習(xí)的支持下飛速發(fā)展，出現(xiàn)了各種各樣“換臉”的操作。這些偽造的面部在程序的優(yōu)化下達(dá)到了以假亂真的效果，隨之也帶來...
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CV案例解析：YOLO——從v1到v5?作者 | 小欣 目標(biāo)檢測一直是計(jì)算機(jī)視覺的熱門領(lǐng)域，它也具有豐富的應(yīng)用場景，從無人駕駛到缺陷檢測等等。 在YOLO誕生之前，目標(biāo)檢測領(lǐng)域熱門的深度學(xué)習(xí)模型是R-CNN系列模...
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ResT An Efficient Transformer for Visual
?作者 |小欣 Abstract. 這篇文章提出了一個有效的多尺度視覺Transformer，稱為ResT,可以作為圖像分類的主干網(wǎng)絡(luò)，大多Transformer模型使用標(biāo)準(zhǔn)...
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基于Vision Transformer的視頻哈希檢索識別虛假視頻
?作者 | Doreen 01 介紹 深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展為圖像處理帶來技術(shù)突破的同時，也為虛假圖像和視頻的泛濫創(chuàng)造了條件。 利用深度學(xué)習(xí)算法偽造的圖像和視頻很難用肉眼區(qū)分出來...
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淺析Transformer為什么在多模態(tài)任務(wù)中受歡迎的原因——以kaggle熱門比賽為例
?作者 | 小欣 01 背景 多模態(tài)數(shù)據(jù)的最大挑戰(zhàn)之一就是要匯總多種模式（或視圖）中的信息，以便在過濾掉模式的冗余部分的同時，又能將補(bǔ)充信息考慮進(jìn)來。 由于數(shù)據(jù)的異質(zhì)性，自然...
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超越CNN的ViT模型及其應(yīng)用前景
?作者 |蘇菲 Transformer 模型在 NLP 領(lǐng)域獲得了巨大的成功，以此為內(nèi)核的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型BERT、GPT-3 在 NLP 各個任務(wù)中都大放異彩，令人矚目。...
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英偉達(dá)提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT
?作者 |小欣 01 簡介 自從Vision Transformer(ViT)被提出以來，Transformer已經(jīng)成為一種流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并廣泛的應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域之...
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Panoptic SegFormer 全景分割
?作者 |白墨 語義分割和實(shí)例分割是兩個重要且相關(guān)的視覺問題。利用它們之間的潛在關(guān)系，全景分割將語義分割和實(shí)例分割兩個任務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一，在同一個全景分割模型中，同時處理語義分割和...
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利用數(shù)據(jù)增廣進(jìn)一步提升COVID-19患者的胸透檢測正確率?作者 |doreen 01 介紹 隨著新冠病毒在全球大規(guī)模地傳播，其較高的隱蔽性和極強(qiáng)的傳染性為疫情防控帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。 對于醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)來說，利用有效的方式篩選出被感染...
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CNN和Transformer相結(jié)合的模型?作者 |小欣 CNN廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺的各種任務(wù)中，比如分類，檢測，分割，CNN通過共享卷積核提取特征，減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量，提高模型效率，另一方面CNN具有平移不變性，即無...
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你認(rèn)為CNN的歸納偏差，Transformer它沒有嗎？?作者 |小欣 01 簡介 最近，為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些普遍存在的缺點(diǎn)，如對于上下文信息的建模差、全局信息理解差等缺點(diǎn)，有研究者開發(fā)了Vision Transformer...
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一文詳解你必須熟知的實(shí)例分割模型 Mask R-CNN
?作者 |小欣 01 簡述 實(shí)例分割（instance segmentation）是機(jī)器視覺研究中比較重要、復(fù)雜和具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域之一。在機(jī)器人，自動駕駛，監(jiān)視等領(lǐng)域均有應(yīng)用...
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深度解讀Vision Transformer的自監(jiān)督學(xué)習(xí)
?作者 |小欣 今天和大家分享一篇關(guān)于“Vision Transformer的自監(jiān)督學(xué)習(xí)”的文章，文章來源是BEiT（BERT Pre-Training of Image T...