RTL Patch完全遵循Verilog语法，模块名字与被ECO的模块相同，只是用GOF关键字把端口连接指导写在注释中。

Vision Transformer在移动端应用的探索和改进，提出了不规则Patch嵌入和自适应Patch融合模块有效提升了VIT在移动端的性能表现，在DeiT基础上提升了9个百分点。...

目前，Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功，但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题。现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch，然后进行embedding，但这可能会破坏图像中的语义。...

Given a sorted positive integer array nums and an integer n, add/patch elements to the array such that any number in range [1, n] inclusive can be formed by the...

【GiantPandaCV导语】近段时间，Vision Transformer展现了自注意力模型的在图像领域的潜力，但是想要赶上CNN的SOTA结果，需要依赖额外的大数据集预训练。我们发现限制VIT表现的因素是其编码细微级别特征到token上效率低下，...

视觉Transformer(ViT)等基于注意力的神经网络最近在许多计算机视觉基准测试中取得了最先进的结果。比例是获得出色结果的主要因素，因此，了解模型的scaling属性是有效设计的关键。虽然已经研究了扩展Transformer语言模型...

最近半年，Transformer在视觉领域大获成功，其中的代表作就是谷歌的工作ViT：《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》。

模糊复杂目标的高真实感建模和渲染对于许多沉浸式 VR/AR 应用至关重要，其中物体的亮度与颜色和视图强相关。在本文中，来自上海科技大学的研究者提出了一种使用卷积神经渲染器为模糊目标生成不透明辐射场的新方案，这是首...

前几天，谷歌提出的 MLP-Mixer 引爆 CV 圈，无需卷积、注意力机制，仅需 MLP 即可实现与 CNN、ViT 相媲美的性能。

NetVLAD制作全局特征时并没有专门考虑更细分的局部特征，场景识别召回率不太高；基于局部特征的场景召回算法仅将局部特征进行聚合并没有考虑更高层次的信息。目前仍然没有一种召回率较好的将局部与全局特征融合的用于VPR...