Shunted Self-Attention | 源于 PvT又高于PvT,解决小目标问题的ViT方法(二)

简介: Shunted Self-Attention | 源于 PvT又高于PvT,解决小目标问题的ViT方法(二)
相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 编解码 数据可视化
全新ViT Backbone | 混合卷积与Attention设计的SMT更快、更小也更强
全新ViT Backbone | 混合卷积与Attention设计的SMT更快、更小也更强
134 1
|
8月前
|
机器学习/深度学习 编解码 自然语言处理
MLP-Like Backbone | Strip-MLP跨行Token交互比SWin Transformer更轻更强的性能
MLP-Like Backbone | Strip-MLP跨行Token交互比SWin Transformer更轻更强的性能
187 1
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 固态存储
MFDS-DETR开源 | HS-FPN多级特征融合+Deformable Self-Attention,再续DETR传奇
MFDS-DETR开源 | HS-FPN多级特征融合+Deformable Self-Attention,再续DETR传奇
941 0
|
机器学习/深度学习 编解码 自然语言处理
基于EasyCV复现ViTDet:单层特征超越FPN
ViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-based Mask R-CNN两个工作的延续。MAE提出了ViT的无监督训练方法,而ViT-based Mask R-CNN给出了用ViT作为backbone的Mask R-CNN的训练技巧,并证明了MAE预训练对下游检测任务的重要性。而ViTDet进一步改进了一些设计,证明了ViT作为backone的检测模型可以匹敌基于FPN的backbone(如SwinT和MViT)检测模型。
|
机器学习/深度学习 并行计算 计算机视觉
Shunted Self-Attention | 源于 PvT又高于PvT,解决小目标问题的ViT方法(一)
Shunted Self-Attention | 源于 PvT又高于PvT,解决小目标问题的ViT方法(一)
261 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
涨点Trick | 超越CWD、FGD和MGD,AMD蒸馏让目标检测对小目标更有效(一)
涨点Trick | 超越CWD、FGD和MGD,AMD蒸馏让目标检测对小目标更有效(一)
658 0
|
计算机视觉
涨点Trick | 超越CWD、FGD和MGD,AMD蒸馏让目标检测对小目标更有效(二)
涨点Trick | 超越CWD、FGD和MGD,AMD蒸馏让目标检测对小目标更有效(二)
245 0
|
机器学习/深度学习 vr&ar 计算机视觉
ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(二)
ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(二)
237 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(一)
ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(一)
239 0
|
机器学习/深度学习 移动开发 自然语言处理
全新Backbone | 超越PvT,TWins等方法,ECOFormer使用哈希注意力成就高峰!(一)
全新Backbone | 超越PvT,TWins等方法,ECOFormer使用哈希注意力成就高峰!(一)
117 0