机器之心报道Transformer 近年来已成为视觉领域的新晋霸主，这个 NLP 领域的模型架构在 CV 领域有哪些具体应用？。Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet
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2024-10-19 18:32:39
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由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？近期一些工作试图设计 CNN-Transformer 混合架构来解决这个问题，但这些工作的整体性能远不能令人满意。基于此，来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景
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2024-08-11 09:09:26
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Crowd Counting数据集汇总视频监控=video surveillancehttps://github.com/gjy3035/Awesome-Crowd-Counting/blob/master/src/Datasets.md进展 | 密集人群分布检测与计数 :https://www.sohu.com/a/338406719_823210Free-view2022_Pedestrian
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2024-08-27 09:55:48
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上一次写了transition的内容，这次就写拼写很类似的另外一个属性transform好了……我英语差这件事就不要吐槽了，下面是正文，真的：transition是过渡，transform是变换。transform分为2D变换和3D变换，简直碉堡了，其实3D变换就是比2D变换多了1D，可以简单这么理解，具体是不是等下次说3D的时候再说，这次只说2D。在2D转换里我们可以实现斜切(skew)，缩放(
VIT视觉tansformer（一） transform介绍博主近期受到2021顶刊CVPR、ICCV等有关transformer的启发，考虑结合到自课题组的相关工作于是开始学习一下这个新的网络。 本总结参考知乎大佬深度眸，本系列通过介绍transformer的基本结构，结合VIT的相关成果如vision transformer和detr进行分析，目的在于快速初步入门。1.摘要 transform
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2024-02-18 20:41:33
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零.序言 css 3 的新特性，很多都停留在听说而非实际使用。transform， transition， translate 这三长得实在太像，刚开始的时候总是迷迷糊糊，分不清它们的功能。而最近新接入的项目以视觉效果为主，故也算是被动弄清基础含义。 translate 是 transform 的其中一个值，如同 auto 是 width 是其中的一个值一样。 一、trans
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2024-03-25 17:07:10
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Fit是对于数据进行拟合，所谓拟合，就是根据数据，计算获得数据里面的一些指标，比如均值，方差；下一步很多API都是需要这些参数来进行后续对数据的操作，比如下面要讲到的transform。 Transform，对于数据进行变形；常见的变形是标准化和归一化。标准化是需要均值和方差的，标准化本质上将数据进
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2018-09-30 13:15:00
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作者 | Miracle8070前言今天分享的论文是2017年谷歌团队发表的一篇论文，这是一篇非常经典的自然语言处理领域的文章，基于这篇文章，才有了最近非常火的bert， Albert等模型，有以下亮点：提出了一种Transformer的结构，这种结构呢，是完全依赖注意力机制来刻画输入和输出之间的全局依赖关系，而不使用递归运算的RNN网络了。这样的好处就是第一可以有效的防止RNN存在的梯
一，前言本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。先说本博文的最终要达到的效果：通过一系列操作，在摄像头的视频流中识别特定人的人脸，并且予以标记。本人通过网上资料的查询发现这类人脸识别，大多参考了一位日本程序员小哥的文章。链接：https://github.
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2024-05-20 06:45:42
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在一般的全联接神经网络中，我们通过反向传播算法计算参数的导数。BP 算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。但 CNN 中的卷积操作则不再是全联接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。原始的 BP 算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉 BP 可以参考How the backp
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2024-08-12 12:14:11
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深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。深度学习的最大软肋是什么？这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。对于这个问题，业界正在进行积极探索，而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph
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2024-06-03 10:28:03
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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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目录R-CNN、Fast-RCNN和Faster-RCNN三者对比总结1.R-CNN1.1 R-CNN的关键点1.2 R-CNN的整体框架2. Fast-RCNN2.1 Fast-RCNN的整体框架2.2 Fast-RCNN和RCNN的区别3. Faster-RCNN3.1 Faster-RCNN的整体框架3.2 Fast-RCNN和Faster-RCNN的区别 R-CNN、Fast-RCNN和
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2024-06-21 13:41:34
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2. 读《Graph Neural Networks:A Review of Methods and Applications》-20192.1 基本概念图神经网络（GNNs）是通过图的节点之间的消息传递来获取图的依赖性的连接模型。与标准的神经网络不同，图神经网络保留了一种能够以任意深度表示其邻域信息的状态。基于图形卷积网络（GCN）、图形注意网络（GAT）、门控图形神经网络（GGNN）等图形神经
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2024-04-29 15:20:29
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CNN的计算过程： 很多书或论文也将MLP和CNN区别开来，但是实际MLP只是CNN的一个特例，也就是说MLP本身也是CNN，以下为简要的论述。 上图为CNN的计算过程，这里的输入为 3x3 的图片，卷积核大小也为 3x3 ，这里的stride为0，计算公式为 MLP的计算过程： MLP实际是1*1的卷积，n个卷积核就将原来的d维变为n维.下图为MLP的计算过程（为
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2024-05-07 23:33:35
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前言在文本分类任务中常用的网络是RNN系列或Transformer的Encoder，很久没有看到CNN网络的身影（很久之前有TextCNN网络）。本文尝试使用CNN网络搭建一个文本分类器，命名为：ADGCNN。ADGRCNN网络有以下元素构成：A：Self-Attention（自注意力）；D：Dilated Convolution（空洞卷积）；G：Gated Linear Units（门控线性单元
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2023-10-16 13:24:23
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写在前面fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用transform之外的方法，也必须要先f
基于Transformer的目标检测方法（一）引言（二）概述（三）发展轴预览（四）CNN-backbone系列4.1 DETR与CNN-based的区别DETR的网络结构DETR的评价4.2 Deformable DETR4.2.0 Deformable DETR对DETR的问题分析与改进思路4.2.1 Deformable DETR的注意力机制4.2.2 Deformable DETR的多尺度
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2023-05-18 14:33:05
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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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最近在做细胞分割，尝试了很多CNN的分割模型，对比下来发现unet性能真的是很好。在很小的训练集上（30张）也能取得非常不错的分割效果。以前一直以为CNN结构更多的是靠瞎蒙，现在发现其实不是。CNN虽然内部的整个流程很难去揣摩，但是还是有很多比较整体的经验可以借鉴，在模型构建上还是有规可循。 按照我这些日子的测试，结合一点自己的理解和网上各位大佬的帖子，说一下我自己的看法。 U-Net和FCN非常
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2024-02-23 23:24:01
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