【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，...
实现手势方法，在 test 方法中实现 animate设置持续时间 0.5 秒，在 animations 通过 tag 定位出现的 view 设置透明度为 1。使用 self.view.layoutIfNeeded() 立即更新视图。...
{loop subcat(0,0,0,$siteid) $r}{/loop}获取子栏目@param $parentid 父级id@param $type 栏目类型@param $self 是否包含本身 0为不包含@param $siteid 站点id在PHPCMS中的函数定义代码如下function su......
自 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》后，Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜。在诞生至今仅仅四年的时间里，Transformer 已经成为自然语言处理领域的主流模型，基于 Transformer 的预...
一.简介通过函数进行操作，实际可以扩展为图形操作的
这篇文章就是当下很火的用预训练CNN刷爆Transformer的文章，LeCun对这篇文章做出了很有深意的评论:"Hmmm"。本文在预训练微调范式下对基于卷积的Seq2Seq模型进行了全面的实证评估。本文发现：...
在这篇文章，我们将解读一下我们发表在CVPR 2021的工作CPS: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Pseudo Supervision. 我们提出的半监督语义分割算法，在Cityscapes数据集中，使用额外3000张无标注的图像，可...
在上一篇文章中我们介绍了Attention层和Self-Attention层，计算逻辑大同小异。只不过之前介绍的都只是Single-Head Self-Attention Layer，如下图示。
在过去的几年中，卷积神经网络(CNN)在医学图像分析中取得了里程碑式的进展。尤其是，基于U形结构和skip-connections的深度神经网络已广泛应用于各种医学图像任务中。但是，尽管CNN取得了出色的性能，但是由于卷积操作的局限...
本文关注的是自注意力机制。直观上来看，自注意力机制算是解释性比较强的模型之一了，它通过自己于自己的Attention来自动捕捉token与token之间的关联，事实上在《Attention is All You Need》那篇论文中，就给出了如下的看上...
