CeiT：Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers

将CNN提取low-level特征，强化局部特征提取的能力，与Transformer获取long-range信息的能力相结合提高模型性能。

Step1 : image-->tokens 利用卷积提取浅层特征信息

Vit将输入图像直接split成patch； CeiT利用conv+BN+Max-pooling提取浅层特征

Step 2 : 在空间维度上促进相邻token的相关性

Step3: 综合不同层的信息，提出Layer-wise Class token Attention模块计算每层的class token的相互关系

LCA模块的输入是不同层的class token

CeiT：Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers的更多相关文章

  1. VC菜菜鸟：建立第一个基于Visual C++的Windows窗口程序

    建立第一个基于VisualC++的Windows窗口程序: 发表于:http://blog.csdn.net/it1988888/article/details/10306585 a)执行命令:新建 ...

  2. 论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking

    论文笔记: Dual Deep Network for Visual Tracking  2017-10-17 21:57:08  先来看文章的流程吧 ... 可以看到,作者所总结的三个点在于: 1. ...

  3. 目标跟踪之ECO：Efficient Convolution Operators for Tracking

    一. 相关滤波算法总结 作者首先分析了 影响相关滤波算法效率 和 导致过拟合 的几个原因: 1)Model Size (模型大小) 包括两个方面: - 模型层数,对应多分辨率 Sample,比如多层 ...

  4. 论文笔记：SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks

    SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks 2019-04-02 12:44:36 Paper:ht ...

  5. 转： 带你玩转Visual Studio——带你理解多字节编码与Unicode码

    上一篇文章带你玩转Visual Studio——带你跳出坑爹的Runtime Library坑帮我们理解了Windows中的各种类型C/C++运行时库及它的来龙去脉,这是C++开发中特别容易误入歧途的 ...

  6. 论文笔记之： Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking

    Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking  ICCV 2015 摘要:跟卢湖川的那个文章一样,本文也是利用深度学习各个 layer ...

  7. 论文笔记之：Multiple Object Recognition With Visual Attention

     Multiple Object Recognition With Visual Attention Google DeepMind  ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用 ...

  8. 转：Windows 8上强制Visual Studio以管理员身份运行

    Windows 8的一个既安全又蛋疼之处是UAC的行为被改变了.以往在Windows 7中,只要关闭了UAC,自己的帐号又是本机管理员组的,任何程序都会以管理员身份启动.然而,在Windows 8上, ...

  9. 论文笔记：Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking

    Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking AAAI-2019 Paper:http://faculty.ucmer ...

  10. Windows Forms编程实战学习：第二章 欢迎使用Visual Studio

    第二章 欢迎使用Visual Studio 1,AssemblyInfo文件 包含程序集的属性,向应用程序添加元数据 [assembly:<attribute>(<setting&g ...

随机推荐

  1. jenkins+stf+airtest实现移动端自动化测试平台

    背景: 公司android测试机比较多没有统一的管理: app自动化测试时获取设备的状态比较麻烦,通过STF可以轻松获取: 自动化异常场景时.可远程操控设备: 需要随时了解设备情况: 装逼 前提: 已 ...

  2. vscode 右键运行php文件到浏览器

    1.安装PHP Server插件 2.在需要打开的文件中右键选择PHP Server:Server project 3.浏览器页面显示

  3. Kotlin源码分析 - 元编程（使用自身语言编写生成自身代码）

    Kotlin源码分析 Kotlin模块FIR分析发现,在生成fir tree的时候,kotlin使用了元编程的技术,以前看到这个技术还是在JastAdd上,使用jastadd语法去写代码,生成Java ...

  4. linux 安装goland

    一.Goland-IDEA 2020.3.2安装 1 下载 下载GoLand https://www.jetbrains.com/go/download/#section=linux 2 安装Gola ...

  5. js过滤掉指定html标签

    替换标签 var str = "<p><span style='color:#ccc;'>这是测试标签</span><span>这是测试htm ...

  6. Centos 7 安装RabbitMq 3.10.7

    1:准备工作 rabbitmq官网查看erlang和rabbitmq的版本关联关系,这里选择 erlang版本:otp_src_25.0  rabbitmqserver版本:3.10.7 官网下载对应 ...

  7. 写于vue3.0发布前夕的helloworld之三

    接上,watcher构造函数: var Watcher = function Watcher (     vm,     expOrFn,     cb,     options,     isRen ...

  8. ABC136 E - Max GCD 题解

    题面 给定一个长度为 $N$ 的整数序列:$A_1, A_2, \ldots, A_n$. 您可以执行以下操作 $0 \sim K$ 次: 选择两个整数 $i$ 和 $j$,满足 $i \ne j$ ...

  9. kotlin inline的缺点

    inline关键字修饰的方法,可以在运行时将代码复制到使用处 用来控制打印好用 但有两个缺点: 一.修饰的方法不能太大,行数也不能太多,不然会造成很多重复代码 2.控制打印时,方法的行数最好与使用的行 ...

  10. python实现自动打卡

    自己也百度了一下,然后写的,分为了三个部分,见三段代码 代码:主程序代码 import timefrom selenium import webdriverfrom private_info impo ...