transformer视觉

发布时间：2024-07-23 11:21
下面围绕“transformer视觉”主题解决网友的困惑

Transformer原理及其应用

transformer 最早使用于NLP模型中，使用了 Self-Attention 机制。相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够 拥有全局信息 。scale dot-product attention self-atten...

小鹏的bev+transformer算法方案是在哪一年正式发布?

而Transformer则是一种在自然语言处理领域大放异彩的深度学习模型，因其强大的序列建模能力而被引入到自动驾驶的视觉感知任务中。小鹏的BEV+Transformer算法方案，...

BEV+Transformer,为“无图大战”再添一把火

这两年，随着AI深度学习的兴起，Transformer被应用在BEV空间转换、时间序列上，形成了一个端到端的模型。Transforme...

详解VQGAN(一)| 结合离散化编码与Transformer的百万

在视觉生成的前沿领域，VQGAN——由德国海德堡大学IWR团队匠心打造的CVPR2021年度亮点，正以超过200次的引用次数，引领着百万像素级图像生成的革新潮流。这款模型...

MoblieViT模型混合CNN和Transformer的轻量化

在图像分类领域，曾经的CNN主导者如MobileNet系列，如MobileNet v1（2017）通过深度可分离卷积实现了轻量化，而MobileNet v2则引入了改进的残差结构和高效块。相比...

基于征程5芯片的Transformer量化部署实践与经验

所以比如常见的以Swin-Transformer为例的encoder,以DETR为例的decoder,还有时序、BEV等这种用Transformer做特征融合...

论文解读——CMT:Cross Modal Transformer

CMT，旷视团队在国际计算机视觉会议（ICCV）上发布的新论文，是Transformer架构在多模态数据融合领域的一次重要突破。作为PETR的后续发展，CMT通过巧妙地结合激光...

只需要十分之一数据,就能通关四大视觉任务,居然还开

要知道,多年来,卷积神经网络(CNN)一直主导着视觉表征学习,并在图像分类、目标检测和语义分割等下游任务中表现出稳定的可迁移性。但最近几年,Vision Transformer (V...

ViT 对比 swin Transformer 2021-05-18

这篇工作Vision Transformer基于NLP领域中大放异彩的Transformer模型来处理视觉领域的任务。作者将二维的图像数据用一个简单的方式转换为和Transformer中处理的句...

Swin Transformer

目前transformer从语言到视觉任务的挑战主要是由于这两个领域间的差异：为了解决以上两点，我们提出了层级Transformer，通过滑动窗口提取特征的方式将使得 self.at...

网站已经找到数个transformer视觉的检索结果

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