简单学习BoTNet1.简单介绍 如今transformer热度较高，越来越多的人都来研究transformer，并将其用于CV领域，下图（出自BoTNet论文）就介绍了当前self-Attention在CV领域的应用，而本篇文章的主角BoTNet就是利用CNN+transformer的方式提出一种Bottleneck Transformer来代替ResNet Bottleneck。 2.大体结构
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2024-02-18 19:40:04
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Vision Transformer的由来图像识别常见的网络模型在 Vision Transformer 模型出来之前，我们通常使用的都是基于卷积神经网络（CNN）的模型的变种，经典的 CNN 模型如：ResNet，Google Net，AlexNet等，但是呢 CNN 有一个不可忽视的缺点，在大模型上容易出现过拟合的现象。Vision Transformer模型的优势Vision Transfo
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2024-06-28 20:17:15
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跟风，听说最近Transformer很热，那肯定有其过人之处，今天大概看了一下最基础版的Transformer，简单说说体会和理解吧，不一定对，希望路过的大神指点。要说是革命性的变革，那显然不是，Transformer和CNN以及RNN等都是机器学习的范畴，要说一点没变，那也不是，Transformer最大的特点，个人理解，是其Self-Attention机制，至于说这个机制是从哪儿得到的启发，暂
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2024-04-09 11:13:01
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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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1. Transformer 模型结构处理自然语言序列的模型有 rnn， cnn（textcnn），但是现在介绍一种新的模型，transformer。与RNN不同的是，Transformer直接把一句话当做一个矩阵进行处理，要知道，RNN是把每一个字的Embedding Vector输入进行，隐层节点的信息传递来完成编码的工作。简而言之，Transformer 直接粗暴（后面Attention也就
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2024-07-04 17:19:35
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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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论文题目: Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?论文链接: http://arxiv.org/abs/2108.08810Transformer 处理图像时获取的特征是否和之前主流的 CNN 有所区别？基于这样的动机，Google用Centered Kernel Alignment (CKA)对ResNet和V
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2024-03-28 22:15:32
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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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Transformer类transformer在CV霸榜了，那么视觉中transformer比CNN的优势在哪里呢？总结一下：（1）捕获长期依赖关系：大数据适配能力强（2）统一美：和NLP统一模型。（3）依赖样本计算：attention不仅仅关注loacl信息，更多的是学到的feature彼此之间的相互关系，普适性更好，不完全依赖于数据本身，不依赖value，（4）参数动态并不是CNN就没有优势了
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2024-03-18 09:37:19
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Visual TransformerAuthor：louwillMachine Learning Lab 在深度学习医学图像分割领域，UNet结构一直以来都牢牢占据着主导地位。自从2015年提出U形结构以来，后续在UNet基础上做出的魔改网络不可计数。Tranformer结构逐渐开始用于视觉领域之后，基于UNet和Tranformer结合的相关结构和研
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2024-04-26 14:17:02
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一、全局信息和局部信息 （一）局部信息 提取位置：浅层网络中提取局部信息； 特点：对应的感受野比较小，所以是在网络中的前面部分，提取局部信息，物体的几何信息比较丰富； 目的：有助于分割比较小的目标，细化，提高分割的精确程度。 （二）全局信息 提取位置：深层网络中提取全局信息； 特点：对应的感受野比较大，所以是在网络的中/后部分，提取全局信息，物体的空间信息比较丰富; 目的：有助于分割比较大的目标，
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2024-02-16 11:20:55
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最近看文献看到了LTSM（Long Short Term Memory）相关的文献，所以把了解到的内容做一个记录RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。 因为与时间序列相关，
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2024-06-05 07:50:23
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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
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2024-04-16 09:59:13
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、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
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2024-04-19 15:48:23
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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，
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2024-04-08 20:58:08
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图像分割是图像处理和计算机视觉的热点之一，是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务。它基于某些标准将输入图像划分为多个相同的类别，简言之就是「这张图片里有什么，其在图片中的位置是什么？」以便提取人们感兴趣的区域。图像分割是图像分析和图像特征提取及识别的基础。图像分割也是 Kaggle 中的一类常见赛题，比如卫星图像分割与识别、气胸疾病图像分割等。除了密切的团队配合、给力的 GPU 配置等条
CNN算法与程序研究 1) 深度学习基本理论方法特征多，给出的信息多，识别准确性会提升。但是，计算复杂度增加，搜索的空间大，可以用来训练的数据在每个特征上就会稀疏。采用层次网络结构，BP一层隐层节点的浅层模型，带有一层隐层节点（如SVM、Boosting）对复杂函数的表示能力和泛化能力有限深度
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
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2024-04-30 04:12:41
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用Transformer完全代替CNN1. Story2. Modela 将图像转化为序列化数据b Position embeddingc Learnable embeddingd Transformer encoder3. 混合结构4. Fine-tuning过程中高分辨率图像的处理5. 实验 1. Story近年来，Transformer已经成了NLP领域的标准配置，但是CV领域还是CNN（
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2024-04-16 10:07:34
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系列文章目录本文总结了2021年以来，所有将CNN与Transformer框架结合的CV算法如有疑问与补充，欢迎评论 CNN+Transformer系列算法系列文章目录前言一、Conformer(国科大&华为&鹏城)1.框架概述2.方法3.CNN分支4.Transformer分支5.FCU单元（Feature Coupling Unit6.实验结果7.总结二、Mobile-Form
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2024-03-07 21:24:55
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