Transformer 有可能替代 CNN 吗？现在下结论还为时过早。Transformer 的跨界之旅，从 2020 延续到了 2021。2020 年 5 月，Facebook AI 推出了 Detection Transformer（DETR），用于目标检测和全景分割。这是第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架， 在大型目标上的检测性能要优
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2024-05-05 21:54:11
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LSTM+CTC详解随着智能硬件的普及，语音交互请求会越来越多。 2011年之后，深度学习技术引入到语音识别之后，大家也一直再问一个问题，深度学习技术还能像刚提出时候那样，持续大幅度提升现在的语音识别技术吗？语音技术能够从小规模的使用转向全面产业化成熟吗? 如果全面产业化成熟，意味着会有越来越多的语音处理需求，但百度语音技术部的负责人贾磊说，如果线上50%的搜索都由语音完成，而
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
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2024-08-12 12:14:16
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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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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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本文内容主要是对一些经典卷积的概述，包括现代CNN的基本构建模块，可变形卷积，组卷积，可控制卷积，等等。
CNN
图1.CNN层和FC层示意图
首先介绍一下卷积神经网络(CNN)，CNN有以下三个特点：
局部连接——每个神经元不再与前一层的所有神经元相连，而只与少数神经元相连，有效地减少了参数，加快了收敛速
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2024-03-18 00:00:26
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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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论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.12877v2代码地址:https://github.com/facebookresearch/deit. Abstract transformer需要使用大型基础设施对数亿张图像进行了预训练，从而限制了它们的使用。 在这项工作中，作者只在图像上训练transforme
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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Transformer模型进阶-GPT模型和Bert模型OpenAI GPT模型原理与架构原文[Improving Language Understanding by Generative Pre-Training ] &
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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提示：作者将用一个系列的博客，总结机器/深度学习算法工程师岗位面试中常见的一些知识点，以帮助小伙伴们更好的应对面试。本系列的内容包括如下： 系列一：机器学习相关基础知识小Tip 系列二：Python基础总结 系列三：CNN相关知识 系列四：Transformer相关知识总结 系列五：经典/热门模型介绍，及深度学习常用知识点 系列六：PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识 注：以防再也找不到我，
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2024-08-27 09:56:00
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Transformer模型1 seq2seq方法对比CNN：将序列分为多个窗口（卷积核），每个窗口具有相同的权重，可以带来平移不变性的好处；卷积核之间可以进行并行计算；根据局部关联性建模，若想获得更大的感受野，除了增加卷积核尺寸，还需要增加多层卷积；对相对位置敏感（旋转），对绝对位置不敏感（顺序）。RNN：对顺序敏感；无法并行计算，耗时；长程建模能力弱（前后序列跨度大，若保存数据则耗费空间过大）；
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2024-07-17 16:12:46
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Transformer导言 Introduction背景中提到的工作：用CNN代替RNN，但是问题是CNN只能观察一个小窗口，但Transformer可以一次看整个序列；CNN的好处是可以使用多通道，每一个通道可以识别不一样的模式，于是Transformer采用了 Multi-head Attention来模仿CNN的多通道编码器 解码器（在做预测的时候，输入是编码器在前一时刻的输出）LayerN
人工智能与机器学习、深度学习的区别从上面三个同心圆的图像中可以看出，DL(深度学习)是ML(机器学习)的子集，ML(机器学习)也是AI(人工智能)的子集。因此，人工智能是一个包罗万象的概念，最初爆发，然后是ML，后来蓬勃发展，最后DL是有望将人工智能的进步提升到另一个水平。人工智能是什么 =》拟人。人工智能：包括的范围很广，数据挖掘，机器学习，深度学习等。机器学习(Mach
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2024-07-16 14:03:11
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这里神经网络结构讲的比较细，可能有点难懂，但理解之后其他就迎刃而解了。 本文章后面还有结构的简化描述。1.简介：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了
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2024-04-07 21:19:02
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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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8.2 卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是深度学习模型的典型代表，在AI图像识别领域广泛应用。CNN较一般神经网络在图像处理方面有如下优点：a）特征要素提取相对容易；b）逐层特征属性构建相对简单；c）各层次特征复合匹配效果相对较好。以图片识别的卷积神经网络为例:C1层是一个卷积层，由6个Feature Map特征图构成。C1层特征图中每个神经元与输入中55的邻域相连。C1层特征图的大小为2828
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2024-03-29 15:40:13
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前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有
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2024-03-28 07:52:22
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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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