conv+bn融合主要是在推理阶段进行加速，BN在推理时无需更新参数，且推理过程满足Conv的计算公式，能合二为一。好处是加快了推理，在量化任务中，也提高了精度（在高精度先乘，相比转换为低精度再乘，减小了精度损失）。YOLOv5中使用了该技术。这是量化和推理优化模型中常用技术。 今天我们将试着理解如何使我们的模型在推理上更快一些。 大量的网络使用 BN 来提高网络的泛化能力 。但是在推理
SVM最早是由Vladimir N. Vapnik和Alexey Ya. Chervonenkis在1963年提出，目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes和Vapnik在1993年提出，并在1995年发表。深度学习出现之前，SVM被认为是机器学习中近十几年来最成功,表现最好的算法。二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM的目的就是想要画出一条线，以“
详细信息如下：论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.11605项目链接：https://github.com/lucidrains/bottleneck-transformer-pytorch导言： 在本文中，作者提出了BoTNet，它结合了自注意来完成包括图像分类、目标检测和实例分割在内的多个计算机视觉任务。通过在R
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2024-09-18 12:02:17
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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
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2024-04-13 10:52:53
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Swin Transformer详解一、Overall Architecture二、Swin Transformer1. Patch Partition & Linear Embedding2. Basic LayerSwin Transformer Block（1）first blockW-MSAMLP（2）second blockSW-MSAPatch Merging三、Supple
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2024-10-17 08:14:15
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应用视觉设计介绍 Introduction to the Applied Visual Design Challenges 视觉设计在 Web 开发中是一个非常广泛的话题。它结合了排版、色彩理论、图形、动画和页面布局等。如何定义什么是好设计呢？见仁见智，从来没有一个标准的答案，但好设计背后都隐藏着相同的设计原则，这些原则在很多设计方面的书籍中都有所体现。在日常生活中，我们每天接触着大量的 Web
本文是对《ON THE CONNECTION BETWEEN LOCAL ATTENTION AND DYNAMIC DEPTH-WISE CONVOLUTION》的分析，作者在cnn领域找到了和local attention模块相似的机制，以此构建出了可以和swin transformer分庭抗礼的CNN架构局部自注意力机制研究 作者提出局部自注意力网络如swin transforme和深度可分
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
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2024-03-19 13:43:03
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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
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2024-06-18 13:54:36
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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
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2024-04-16 13:04:43
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这个层的作用是将Token的数量减少，实现2倍的下采样，同时将特征维度增加到原始维度的2倍。通过这个操作，特征的
原创
2023-12-23 23:07:07
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一、引言yolov4、v5发布之后，在卷积上改进感觉也快达到一个顶峰了，在卷积神经网络的设计，在很多大佬的眼里估计都是一样的了，每一个新的改进或者检测框架的提出，可能都会看到之前框架的影子，也有人把在图像检测上的改进称之为“搭积木”；在这之后，可能在图像上的各大论文都将重心放在Transformer上了，Transformer在CV上的论文也是变得越来越多了，图像分割做为图像的一个领域
本文介绍了几篇结合使用CNN和Transformer进行半监督学习的论文，CNN&Trans（MIDL2022），Semi-ViT（ECCV2022），Semiformer（ECCV2022）.Semi-Supervised Medical Image Segmentation via Cross Teaching between CNN and Transformer, MIDL2022
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2024-06-07 11:31:25
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视觉识别的快速发展始于 Vision transformer (ViT) 的引入，很快取代了CNN,成为了最火爆的图像分类模型。随着分层Transformer（Swin Transformer）的提出，并在各种视觉任务上表现出卓越的性能，让Transformer模型异常热门。但何凯明实验室研究者重新设计的CNN,即纯卷积网络的ConvNet，证明了CNN并没有变得无关紧要，相反，仍然具有无限价值并
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2024-04-02 16:04:12
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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
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2024-05-29 09:59:18
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Transformer在CV领域得到广泛关注，从Vision Transformer到层出不穷的变种，不断地刷新了各项任务地榜单。在CV领域的应用，Transformer在未来有可能替代CNN吗？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localit
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2024-08-08 22:15:06
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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
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2024-06-25 18:41:27
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接着，SW-MSA可以让你通过滑动窗口的方式，将不同窗口中的内容进行比较和交互。这样，就能够捕捉到故事中的重要事件和关键人物，不
原创
2023-12-23 23:07:04
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好吧，我承认我懒了，好久没有发文了，主要最近真的很忙，忙校招，忙课题，神烦，趁着周末好好研究了一下RNN和LSTM（为了让毕业论文的逼格高一些），我发现RNN，尤其是LSTM，没有CNN那样直白，思想很简单，但学完之后总觉得似懂非懂，所以今天想写这么一篇博客梳理一下自己的学习心得，也希望与大家多多交流，本人才疏学浅，如有说的不合理的地方，请尽管指正。首先，默认大家对最简单的感知机是了解的，关于深层
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2024-10-25 15:01:10
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AI/CV重磅干货，第一时间送达A作者：Akihiro FUJII近年来，Vision Transformer (ViT) 势头强劲。本文将解释论文《Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?》 (Raghu et al., 2021) 由 Google Brain 发表，并探讨传统CNN 和 Visio
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2024-07-30 15:36:35
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