1简介本文工作解决了Multi-Head Self-Attention(MHSA)中由于计算/空间复杂度高而导致的vision transformer效率低的缺陷。为此，作者提出了分层的MHSA(H-MHSA)，其表示以分层的方式计算。具体来说，H-MHSA首先通过把图像patch作为tokens来学习小网格内的特征关系。然后将小网格合并到大网格中，通过将上一步中的每个小网格作为token来学
从知乎转载：目标检测算法Conformer（卷积-注意力机制） - 咚咚的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/397080280目标检测算法Conformer（卷积-注意力机制）本文主要对目标检测算法Conformer进行讲述，本文逻辑结构和论文保持一致。摘要在卷积神经网络 (CNN) 中，卷积操作擅长提取局部特征，但难以捕获全局表示。在本文中，我们提出了一种
量化是指在比floating point precision更低bitwidths进行计算和存储tensors。当使用INT8的量化模型时，相比于FP32，模型的大小会减小4倍，占用的带宽减小4倍，硬件上的运行速度会快2~4倍。训练后量化Post-training quantization：混合量化--仅量化权重全整型量化--权重和激活值都进行量化半精度float16量化--仅量化权重量化感知训练
目录0. 前言1. 使用torchvision加载数据集并做预处理2. 定义（搭建）自己的神经网络3. 定义损失函数（Loss Function）和优化器（Optimizer）4. 训练神经网络5. 测试模型结果6. 嫌CPU太慢？换GPU训练并推测试试！ 0. 前言之前用过一些很厉害的模型，图像分类领域的VGG16，目标检测领域的YoloV5，实例分割领域的Yolact等。但只是会配置好环境之
Transformer在CV领域有可能替代CNN吗？OpenCV学堂昨天来源：极市平台&知乎编辑：SF目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR），并且都取得了不错的效果。那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域？后面的研究思路可能会有哪些？&nb
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
import tensorflow as tf
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
from tensorflow import keras
import os
from tenso
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和
作者丨王云鹤导读到底CNN和Transformer哪个更好？当然是强强联手最好。华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT，通过简单的结合传统卷积和Transformer，获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet，ViT和MSRA的Swin Transformer。摘要近年来，Transformer在视觉领域吸引了越来越多的关注，随之也自然的产生了一个疑问：到底CNN和Tra
Transformer模型由《Attention is all your need》论文中提出，在seq2seq中应用，该模型在Machine Translation任务中表现很好。动机常见的seq2seq问题，比如摘要提取，机器翻译等大部分采用的都是encoder-decoder模型。而实现encoder-decoder模型主要有RNN和CNN两种实现；CNNcnn 通过进行卷积，来实现对输入数
单位：MBZUAI（位于阿布扎比的默罕默德人工智能大学），IIAI（起源研究院，邵岭团队） ArXiv: https://arxiv.org/abs/2206.10589 Github: https://github.com/mmaaz60/EdgeNeXt导读：CNN和Transformer单独玩出的花样层出不穷。你中有我我中有你的思想，交替出现，例如Large Kernel CNN试图去模仿
bert就是无监督训练的transformertransformer :seq2seq model with “self-attention”单向的RNN: 在输出b4的时候，已经看了a1~a4 在输出b3的时候，已经看了a1~a3 双向的RNN: 在输出每一个bi的时候，已经看了a1~a4 RNN的优点： 可以考虑到长距离的依赖 RNN的缺点： 不能实现并行化也可以用CNN来处理序列数据，图中每
RNN、CNN和Transformer是目前在NLP中最常用的三个特征抽取器，本篇博客将对它们三个做一下全面对比。RNN1、为何RNN能够成为解决NLP问题的主流特征抽取器 主要原因还是因为RNN的结构天然适配解决NLP的问题： （1）NLP的输入往往是个不定长的线性序列句子，而RNN本身结构就是个可以接纳不定长输入的由前向后
代码地址：https://github.com/leoxiaobin/CvThttps://github.com/microsoft/CvT/blob/main/lib/models/cls_cvt.py Transformer大火，最近的论文几乎都是transformer系列了，但是CNN也有其可取之处，未来CNN和transformer结合想必是大势所趋。这篇文章将CNN引入Transform
1.RNN和CNN的局限性RNN是seq2seq的模型，RNN不易平行化，如果是单向的话，要输出\(b^3\)，需要先看完\(a^1, a^2, a^3\)。如果是双向的话，可以看完整个句子。CNN在高层的时候，可以考虑距离更长的信息，CNN易于并行化。CNN的缺点是，考虑的只是局部内容，要考虑长距信息，需要叠加很多层。2.Self-attentionattention和bi-RNN有同样的能力，
1 为何引入Transformer论文：Attention Is All You NeedTransformer是谷歌在2017年发布的一个用来替代RNN和CNN的新的网络结构，Transformer本质上就是一个Attention结构，它能够直接获取全局的信息，而不像RNN需要逐步递归才能获得全局信息，也不像CNN只能获取局部信息，并且其能够进行并行运算，要比RNN快上很多倍。为什么引入Atte
介绍几篇利用CNN+Transformer实现图像分类的论文：CMT（CVPR2022），MaxViT(ECCV2022)，MaxViT（ECCV2022），MPViT（CVPR2022）。主要是说明Transformer的局限性，然后利用CNN的优势去弥补和结合。CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers, CVPR20
、作者丨杜伟、陈萍导读无残差连接或归一化层，也能成功训练深度transformer。尽管取得了很多显著的成就，但训练深度神经网络（DNN）的实践进展在很大程度上独立于理论依据。大多数成功的现代 DNN 依赖残差连接和归一化层的特定排列，但如何在新架构中使用这些组件的一般原则仍然未知，并且它们在现有架构中的作用也依然未能完全搞清楚。残差架构是最流行和成功的，最初是在卷积神经网络（CNN）的背景下开发
参考： https://www.bilibili.com/video/BV1UL411g7aX/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=de203b26ba8599fca1d56a5ac83a051c一、什么是Transformer Transformer和RNN,CNN不一样，整个网络结构完全由Attention机
单位：NUS颜水成团队 ArXiv：https://arxiv.org/abs/2205.12956 （待开源）导读：当研究者在设计新的Transformer结构时，多数会考虑Transformer全局建模时与局部细节捕捉相结合的思路。例如，CNN和Transformer混合结构很多，要么串联要么并联构成local-global model。本篇中，作者将CNN和自注意力集成到一个模块内，也是多
编辑：LRS【导读】在Transformer当道的今天，CNN的光芒逐渐被掩盖，但Transformer能否完全取代CNN还是一个未知数。最近北大联合UCLA发表论文，他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN，并且提出一个两阶段训练框架，性能提升了9%。Visual Transformer（ViT）在计算机视
