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  2. ICCV2021 | 渐进采样式Vision Transformer

    ​  前言  ViT通过简单地将图像分割成固定长度的tokens,并使用transformer来学习这些tokens之间的关系.tokens化可能会破坏对象结构,将网格分配给背景等不感兴趣的区域,并引 ...

  3. ICCV2021 | Tokens-to-Token ViT:在ImageNet上从零训练Vision Transformer

    ​  前言  本文介绍一种新的tokens-to-token Vision Transformer(T2T-ViT),T2T-ViT将原始ViT的参数数量和MAC减少了一半,同时在ImageNet上从 ...

  4. VIT Vision Transformer | 先从PyTorch代码了解

    文章原创自:微信公众号「机器学习炼丹术」 作者:炼丹兄 联系方式:微信cyx645016617 代码来自github [前言]:看代码的时候,也许会不理解VIT中各种组件的含义,但是这个文章的目的是了 ...

  5. ICCV2021 | TransFER：使用Transformer学习关系感知的面部表情表征

    ​  前言  人脸表情识别(FER)在计算机视觉领域受到越来越多的关注.本文介绍了一篇在人脸表情识别方向上使用Transformer来学习关系感知的ICCV2021论文,论文提出了一个TransFER ...

  6. ICCV2021 | PnP-DETR：用Transformer进行高效的视觉分析

    ​  前言  DETR首创了使用transformer解决视觉任务的方法,它直接将图像特征图转化为目标检测结果.尽管很有效,但由于在某些区域(如背景)上进行冗余计算,输入完整的feature maps ...

  7. ICCV2021 | SOTR:使用transformer分割物体

    ​前言 本文介绍了现有实例分割方法的一些缺陷,以及transformer用于实例分割的困难,提出了一个基于transformer的高质量实例分割模型SOTR. 经实验表明,SOTR不仅为实例分割提供了 ...

  8. ICCV2021 | Swin Transformer: 使用移位窗口的分层视觉Transformer

    ​  前言  本文解读的论文是ICCV2021中的最佳论文,在短短几个月内,google scholar上有388引用次数,github上有6.1k star. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系 ...

  9. ICCV2021 | 用于视觉跟踪的学习时空型transformer

    ​  前言  本文介绍了一个端到端的用于视觉跟踪的transformer模型,它能够捕获视频序列中空间和时间信息的全局特征依赖关系.在五个具有挑战性的短期和长期基准上实现了SOTA性能,具有实时性,比 ...

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