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
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
转载
2024-04-13 10:52:53
164阅读
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
转载
2024-04-16 13:04:43
196阅读
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
转载
2024-05-05 21:54:11
208阅读
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
转载
2024-08-12 12:14:16
308阅读
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
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
转载
2024-03-07 21:24:55
2302阅读
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
转载
2024-03-28 07:52:22
274阅读
BERT 就是 UNsupervised trained TransformerBert 只用到了 Transformer 结构中的 Encoder 部分，训练的时候不需要标注序列。比如训练一个中英翻译模型，只收集中文语料就可以了，并不需要输入对应翻译之后的英文文本。Transformer 就是 用到了大量 Self-attention layer 的 Seq2seq model下面来看看 Sel
转载
2024-08-19 20:35:13
63阅读
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
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，
转载
2024-08-27 09:56:00
573阅读
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）；
转载
2024-07-17 16:12:46
288阅读
Transformer在主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）中：CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。该模型利用attention机制实
转载
2024-04-14 14:42:38
169阅读
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
转载
2024-05-29 09:59:18
65阅读
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（
转载
2024-04-16 10:07:34
312阅读
标题&作者团队
CMT: Convolutional Neural Networks MeetVision Transformers 论文：https://arxiv.org/abs/2107.06263
本文是华为诺亚与悉尼大学在Transformer+CNN架构混合方面的尝试，提出了一种同时具有Transformer长距离建模与CNN局部特征提取能力的C
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
转载
2024-03-19 13:43:03
120阅读
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
转载
2024-06-18 13:54:36
186阅读
这篇文章主要介绍 Z. Dai 等人的论文 CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes。（2021 年）。2021 年 9 月 15 日，一种新的架构在 ImageNet 竞赛中的实现了最先进的性能 (SOTA)。CoAtNet（发音为“coat”net）在庞大的 JFT-3B 数据集上实现了 90.88% 的 to
转载
2024-07-03 21:42:54
423阅读
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
转载
2024-04-02 16:04:12
179阅读
