MSRA的Transformer跨界超越CNN，还解决了计算复杂度难题 / 四六文摘

当前,卷积神经网络(CNN)和基于自注意力的网络(如近来大火的 ViT)是计算机视觉领域的主流选择,但研究人员没有停止探索视觉网络架构的脚步.近日,来自谷歌大脑的研究团队(原 ViT 团队)提出了一种 ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读谷歌&罗格斯大学的研究员对ViT领域的分层结构设计进行了反思与探索,提出了一种简单的结构NesT,方法凭借68M参数取得了超越Swin ...

来源:AI科技评论本文介绍了来自牛津.清华的多位学者关于MLP的多篇论文. 5月4日,谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文<MLP-Mixer: An all-MLP Architecture ...

作者丨Happy 审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读 Conv+Transformer=BotNet,这是伯克利.谷歌最新提出的工作BotNet,它充分利用了CNN与自注意力的优势,在ImageN ...

本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制.在Transformer中,最重要的特点也是Attention.首先详细介绍其由来,然后具体介绍了其编解码结构的引入和原理,最后 ...

及时获取最优质的CV内容最近Transformer的文章眼花缭乱,但是精度和速度相较于CNN而言还是差点意思,直到Swin Transformer的出现,让人感觉到了一丝丝激动,Swin Trans ...

作者丨科技猛兽来源丨极市平台审核丨邓富城极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第三篇,主要解读了两篇关于Transformer在识别任务上的演进的文章:DeiT与VT.它 ...

设为 "星标",重磅干货,第一时间送达! 转载自专知就在2月份,Transformer还横扫CV和NLP各种task.但到了5月份,似乎一切变了.近来,谷歌.清华.Facebo ...

点击加载图片人工智能的自然语言理解技术在2020年进步很快,可以说是进一大步,因为基于Transformer模型的OpenAI GPT3模型(没错,是一种型号,前面还有GPT2)的原因. 话说202 ...

CNN 通过堆叠更多的卷积层来提高性能,而 transformer 在层次更深时会很快进入饱和.基于此,来自新加坡国立大学和字节跳动 AI Lab 的研究者引入了 Re-attention 机制,以很 ...

作者丨Happy 审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读又一篇Transformer来了!本文在ViT方面进行了一次突破性探索,提出了首次全面超越ResNet,甚至轻量化版本优于MobileNet系 ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读继谷歌MLP-Mixer引爆CV圈后,各高校也纷纷入场,facebook也不例外,在今天提出一种完全建立在MLP上的架构ResMLP用于图像分 ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文探索了用于提升ViT性能的各种训练技巧.通过一系列实验对比.改进与组合,本文所提方案取得了SOTA方案,超越了EfficientNet.T ...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第六篇,主要介绍了2种将卷积引入Transformer模型的方法:CvT和CeiT.>>加入极 ...

MSRA的Transformer跨界超越CNN，还解决了计算复杂度难题