全面超越Swin Transformer | Facebook用ResNet思想升级MViT（二）
4实验4.1 消融实验1、不同的注意力机制通过上表关于ImageNet分类和COCO目标检测的实验可以看出，本文提出的HSwin注意力与Pooling可以得到最好性能的结果。2、位置嵌入上表比较了不同位置嵌入。可以观察到:比较(2)与(1)，绝对位置仅比无位置略有提高。这是因为pool操作符已经建模...
全面超越Swin Transformer | Facebook用ResNet思想升级MViT（一）
1简介为不同的视觉识别任务设计架构一直以来都很困难，而采用最广泛的架构是那些结合了简单和高效的架构，例如VGGNet和ResNet。最近，Vision Transformers(ViT)已经展现出了有前途的性能，并可以与卷积神经网络竞争，最近也有很多研究提出了很多的改进工作，将它们应用到不同的视觉任...
Facebook：计算机视觉新升级，1秒钟可训练40000张图片
图片来源：Trusted Reviews 雷锋网(公众号：雷锋网)6月9日消息 Facebook今日在西雅图 Data@Scale 大会上公布的一篇研究论文中表示，已成功开发一套新的计算机视觉系统，该系统在每秒钟可完成4万张图片的训练。这样一来在60分钟内就可以完成ImageNet -1...
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