GitHub项目推荐｜基于强化学习的自动化剪枝模型 / 四六文摘

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 ...

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 ...

在这个大火的阶段,确实值得我们反思一下,self-attention和CNN结构相比,到底有什么联系与区别,两者在相同配置下有什么样的差距? 尤其近期一些工作在Transformer结构中引入loca ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文是华科&地平线关于Transformer的迁移学习.泛化性能方面的深度思考.重点揭示了Transformer的迁移学习能力与泛化性 ...

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 ...

最近几年,随着公共领域中的数据规模和计算机的运算能力的大幅提升,神经网络模型在视觉,自然语言处理等领域取得了飞速的发展,各种任务的性能指标被不断刷新.人们为了追求更高的性能,提升模型的学习能力,设计了 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第九篇文章,讲述模型剪枝相关的内容. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程,那么 ...

尽管目标检测新算法层出不穷,但在实际工程项目中不少52CV群友还是念着YOLOv3的好.将其部署到边缘设备等时,模型剪枝是非常有必要的,毕竟有原始模型有239M的参数,剪枝后往往也能提速不少. 比如之 ...

Transformer 的跨界之旅,从 2020 延续到了 2021. 2020 年 5 月,Facebook AI 推出了 Detection Transformer,用于目标检测和全景分割.这是第 ...

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 ...

作者丨科技猛兽审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第四篇,主要包括2种vision Transformer的内部机制,即:1. 如何更好地利用 ...

作者丨Happy 审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读一直以来,Transformer的性能距离最佳的CNN仍存在差距,而今天由颜水成团队开源的新秀VOLO打破了这一宿命,成为了ImageNet数 ...

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 ...

由于BERT参数众多,模型庞大,推理速度较慢,在一些实时性要求较高.计算资源受限的场景,其应用会受到限制.因此,讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下,对BERT进行模型压缩,是一个非常有现实意义 ...

作者提出了一种通过从压缩.编译两个角度,在保证模型准确率的基础上,减小模型的大小,并提升模型在移动设备端的运行速度. 通过所提出的YOLObile framework,将YOLOv4压缩了14倍,准确 ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2103.16302 项目链接:https://github.com/naver-ai/pit 导言: Vision Transf ...

深度学习技术前沿 126篇原创内容 Official Account 链接:https://arxiv.org/abs/2106.13112 代码:https://github.com/sail-sg ...

作者丨科技猛兽审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第八篇,本文主要介绍了两个用以加深Transformer模型的工作:DeepViT.CaiT ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文是FAIR的恺明团队针对自监督学习+Transformer的一篇实证研究.针对Transformer在自监督学习框架中存在的训练不稳定问题 ...

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 ...

重磅干货,第一时间送达丰色发自凹非寺报道 | 量子位正如大家所知,在进行图像语义分割时,图像被编码成一系列补丁后往往很模糊,需要借助上下文信息才能被正确分割. 因此上下文建模对图像语义分割的 ...

GitHub项目推荐｜基于强化学习的自动化剪枝模型