摘要:针对ViT现状,分析ViT尚存问题和相对应的解决方案,和相关论文idea汇总. 本文分享自华为云社区<[ViT]目前Vision Transformer遇到的问题和克服方法的相关论文汇总>,作者:苏道 . 首先来看ViT始祖级论文: An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale 论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.11929 他使用全Transformer结…

VIT An image is worth 16x16 words: transformers for image recognition at scale 将transformer首次应用在视觉任务中,并取得了超过CNN方法的性能. 标准的transformer接收一维的向量序列如 \((x_1, x_2, ..., x_N), x_i \in R^{D}\).为了处理2D图像,将图像 \(X\in R^{H \times W \times C}\) 拆分成若干个小patch \({\bf x…

目录 概 主要内容 iGPT ViT 代码 Chen M., Radford A., Child R., Wu J., Jun H., Dhariwal P., Luan D., Sutskever I. Generative pretraining from pixels. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2020. Dosovitskiy A., Beyer L., Kolesnikov A., Weissenb…

DeiT:注意力也能蒸馏 <Training data-efficient image transformers & distillation through attention> ViT 在大数据集 ImageNet-21k(14million)或者 JFT-300M(300million) 上进行训练,Batch Size 128 下 NVIDIA A100 32G GPU 的计算资源加持下预训练 ViT-Base/32 需要3天时间. Facebook 与索邦大学 Matthieu…

摘要:本文通过场景文字从人类知识库(Wikipedia)中挖掘其背后丰富的上下文语义信息,并结合视觉信息来共同推理图像内容. 本文分享自华为云社区<[CVPR 2022] 基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法>,作者: 谷雨润一麦. 本文简要介绍CVPR 2022录用的论文"Knowledge Mining with Scene Text for Fine-Grained Recognition"的主要工作.该论文旨在利用场景文本的线索来提升细粒度图像识别的性能.本文通…

前言 博客主页:睡晚不猿序程 首发时间:2023.3.17,首发于博客园 最近更新时间:2023.3.17 本文由 睡晚不猿序程 原创 作者是蒻蒟本蒟,如果文章里有任何错误或者表述不清,请 tt 我,万分感谢!orz 相关文章目录 :无 目录 目录 前言 1. 内容简介 2. Vision Transformer 总览 3. 手撕 Transformer 3.1 预处理部分 3.1.1 patch 划分 3.1.2 线性嵌入 3.1.3 插入 CLS Token 3.1.4 嵌入位置信息 3.2…

从CNN到GCN的联系与区别: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 更加详解Laplacian矩阵: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/630639025 GCN 实践: https://mp.weixin.qq.com/s/sg9O761F0KHAmCPOfMW_kQ 深度学习时代的图模型,图网络综述: https://mp.weixin.qq.com/s/…

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g…

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n…

大尺寸卫星图像目标检测:yoloT 1. 前言 YOLT论文全称「You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery」,是专为卫星图像目标检测而设计的一个检测器,是在YOLOV2的基础上进行改进的. 论文原文:https://arxiv.org/abs/1805.09512?context=cs.CV 代码实现:https://github.com/CosmiQ/yolt 2. 介绍 大范围图像…