Swin-UNet:基於純 Transformer 結構的語義分割網路
Swin-UNet解碼器主要由patch expanding來實現上取樣,作為一個完全對稱的網路結構,解碼器也是每次擴大2倍進行上取樣,核心模組由Swin Transformer block和patch expanding組成...
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絕對乾貨!NLP 預訓練模型:從 Transformer 到 Albert
▌3. xlnet3.1 xlnet的背景目前語言預訓練模型的模式主要有2種,第一種是像gpt這種的auto-regressive模型,每個時刻都依據之前所有時刻的token來預測下一個token,auto-regressive的loss的...
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綜合LSTM、transformer,DeepMind強化學習智慧體提高資料效率
選自arXiv作者:Andrea Banino等機器之心編譯編輯:陳萍、杜偉來自 DeepMind 的研究者提出了用於強化學習的 CoBERL 智慧體,它結合了新的對比損失以及混合 LSTM-transformer 架構,可以提高處理資料效...
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乾貨丨Bert演算法:語言模型-BERT詳細介紹
(句子對關係判斷,單文字主題分類,問答任務(QA),單句貼標籤(命名實體識別))微調的若干經驗:batch size:16,32epochs:3,4learning rate:2e-5,5e-5全連線層新增:layers:1-3,hidde...
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達摩院首次Pure Transformer模型引入目標重識別,入選ICCV 2021
com/heshuting555/TransReID在這篇論文中,阿里達摩院的研究團隊首次成功將pure transformer架構應用於目標重識別(ReID)任務,提出了TransReID框架,在6個數據集上都取得了超過SOTA CNN方...
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國科大提出首個CNN和Transformer雙體基網模型 準確率高達84.1%
com/pengzhiliang/Conformer此外,Conformer中含有並行的CNN分支和Transformer分支,透過特徵耦合模組融合區域性與全域性特徵,目的在於不損失影象細節的同時捕捉影象全域性資訊...
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NLP任務非Transformer不可?谷歌研究發現預訓練卷積模型往往更優
RQ2:卷積模型(不管是否使用預訓練)能否與 Transformer 模型媲美...
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正面剛CNN,Transformer居然連犯錯都像人類
11929ViT比CNN更像人類:https://arxiv...
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CV圈對決:谷歌提出ViTGAN,用視覺Transformer訓練GAN
pdf論文研究的問題是:ViT是否可以在不使用卷積或池化的情況下完成影象生成任務,即ViT是否能用具有競爭質量的GAN訓練出基於CNN的GAN...
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重新整理ImageNet最高分!谷歌大腦華人研究員釋出最強Transformer
近日,谷歌大腦團隊公佈了Vision Transformer(ViT)進階版ViT-G/14,引數高達20億的CV模型,經過30億張圖片的訓練,重新整理了ImageNet上最高準確率記錄——90...
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