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RSS订阅原创 LESA可以让你的低计算力模型也可以有局部信息和上下文信息
虽然skip connection缓解了这个问题，但作者认为仍然需要设计一个具有更强表示能力的Local term。
2022-02-28 19:10:30
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原创 CV案例解析：YOLO——从v1到v5
要想透彻了解YOLO系列模型的运行原理，需要从V1版本开始讲起，看作者如何迭代更新，一步步改良YOLO，在这个学习过程中，也能学到很多相关的目标检测知识。
2022-01-20 14:19:43
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原创 ResT An Efficient Transformer for Visual
这篇文章提出了一个有效的多尺度视觉Transformer，称为ResT,可以作为图像分类的主干网络，大多Transformer模型使用标准的Transformer block，只能处理固定尺寸的图像。
2022-01-05 08:41:24
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原创 基于Vision Transformer的视频哈希检索识别虚假视频
传统的虚假视频的检测方法是利用哈希算法进行图像检索，由于相似视频的哈希编码相互联系紧密，很难区分出细节部分，这给识别工作造成了较大的困难。针对这个问题，研究人员提出了利用基于vision Transformer模型的视频哈希检索方法有效地识别了视频中的可疑部分。
2022-01-04 10:14:07
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原创 浅析Transformer为什么在多模态任务中受欢迎的原因——以kaggle热门比赛为例
为什么transformer为什么能适用于各种各样的领域，取得不菲的成绩，而cv领域的卷积算子却做不到，本文将以kaggle的一个热门比赛为例，浅析 transformer在多模态领域表现优秀的原因。
2022-01-04 09:54:27
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原创 超越CNN的ViT模型及其应用前景
本文首先比较 ViT 模型与传统计算机视觉模型 CNN 的不同，详细指出 ViT 模型的优点和好处，介绍了 ViT 模型的各种变体、扩展和应用前景。
2022-01-04 09:50:47
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原创 英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT
自从Vision Transformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务。
2022-01-04 09:42:43
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原创 Panoptic SegFormer 全景分割
语义分割和实例分割是两个重要且相关的视觉问题。利用它们之间的潜在关系，全景分割将语义分割和实例分割两个任务进行统一，在同一个全景分割模型中，同时处理语义分割和实例分割。
2022-01-04 09:34:59
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原创 利用数据增广进一步提升COVID-19患者的胸透检测正确率
目前普遍采用的检测方法是核酸检测，但是其误报率较高且耗时较长。为了解决这个问题，胸部X光检测结合深度学习的分类算法凭借其误报率低、价格低廉、安全性好将成为核酸检测的理想替代品。
2021-12-24 09:35:51
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原创 CNN和Transformer相结合的模型
尽管CNN存在很多优势，但是其感受野通常很小，不利于捕获全局特征。视觉Transformer由于能够捕获一张图片的全局信息，因此在许多视觉任务中超越许多CNN结构。
2021-12-24 09:25:12
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原创 你认为CNN的归纳偏差，Transformer它没有吗？
最近，为了解决卷积神经网络的一些普遍存在的缺点，如对于上下文信息的建模差、全局信息理解差等缺点，有研究者开发了Vision Transformer和MLP-based模型。
2021-12-21 14:54:26
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原创 一文详解你必须熟知的实例分割模型 Mask R-CNN
实例分割（instance segmentation）是机器视觉研究中比较重要、复杂和具有挑战性的领域之一。在机器人，自动驾驶，监视等领域均有应用。
2021-12-20 14:29:34
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原创 深度解读Vision Transformer的自监督学习
这篇文章引入了一种自监督的视觉表示模型 BEIT，它代表Vision Transformer的双向编码表示。
2021-12-17 15:08:01
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空空如也
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