现在，提出了一个叫做CoAtNets的模型，看名字你也发现了，这是一个Convolution + Attention的组合模型。该模型实现了ImageNet数据集86.0%的top-1精度，而在使用JFT数据集的情况下实现了89.77%的精度，性能优于现有的所有卷积网络和Transformer！卷积结合.
转载
2021-06-28 17:04:15
141阅读
跨界计算机视觉虽然已取得了一些不错的成绩，但大部分情况下，它还是落后于最先进的卷积网络。现在，它提出了一个叫做CoAtNets的模型，看名字你也发现了，这是一个Convolution + Attention的组合模型。该模型实现了ImageNet数据集86.0%的top-1精度，而在JFT数据集的情况下实现了89.77%的精度，性能优于现有的所有卷积网络和Transformer！卷积结合.
转载
2021-06-26 16:42:17
130阅读
Transformer跨界计算机视觉虽然已取得了一些不错的成绩，但大部分情况下，它还是落后于最先进的卷积网络。现在，谷歌提出了一个叫做CoAtNets的模型，看名字你也发现了，这是一个Convolution + Attention的组合模型。该模型实现了ImageNet数据集86.0%的top-1精度，而在使用JFT数据集的情况下实现了89.77%的精度，性能优于现有的所有卷积网络和Transfo
转载
2024-10-09 12:19:54
27阅读
