1.引言 為什么要并行 近幾年,依賴大規模標注數據和大量的可學習參數,深度神經網絡才能異軍突起,占得機器學習半壁江山。然而,也是因為這兩點使得深度學習的訓練變得極其困難,尤其...

1.引言 為什么要并行 近幾年,依賴大規模標注數據和大量的可學習參數,深度神經網絡才能異軍突起,占得機器學習半壁江山。然而,也是因為這兩點使得深度學習的訓練變得極其困難,尤其...
論文鏈接: 代碼鏈接: 1.動機 本文主要針對的是DETR類方法過高的計算復雜度問題,具體而言是encoder中所有的位置都作為key帶來的高計算代價。針對該問題,目前已經有...
嗯,這么說是有道理的。作者認為low-level更關注局部信息,所以使用了vanilla attention,劃分block也符合local的目標。
閱讀筆記 - The Devil in Linear Transformer來源:https://www.researchgate.net/publication/364419868_The_Devil_in_Linear_Transformer[h...
論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2303.12976.pdf[https://arxiv.org/pdf/2303.12976.pdf] 1. 動機和貢...
論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2303.01494.pdf[https://arxiv.org/pdf/2303.01494.pdf]項目鏈接:htt...
源碼地址:https://github.com/sail-sg/metaformer[https://github.com/sail-sg/metaformer] 1. 動機...
來源:https://markus-enzweiler.de/downloads/publications/ECCV2022-spatial_detr.pdf[https:/...
這篇文章整體沒什么好說的,只是將Deformable DETR應用到了LiDAR 3D檢測任務上,所以我們這里看一下其細節部分就行。 1. 方法 下圖是Li3DeTr 的整體...
這篇文章的目的是為了解決transformer 處理長序列任務遇到的計算復雜度較高的問題。為了解決這個問題,許多工作聚焦于探索更有效的注意力機制,比如linear atten...
來源:https://www.researchgate.net/publication/364419868_The_Devil_in_Linear_Transformer[h...
元素之前的關系更多的是指特征上的關系,因為是內積關系可以理解為相似度。pos embed主要是用來保證transformer中的排列可變性,但大多數方法中將表觀特征與位置特征直接疊加,所以算內積時也會有位置嵌入的相似度
閱讀筆記-Deformable DETR: Deformable transformers for end-to-end object detection作者團隊:商湯,中科大,港中文來源:arXiv:2010.04159v2代碼:https://github.com/fundamentalvision/Deformable-...
@喜歡沈倦 需要執行以下 models/ops/ 下面的make.sh, 編譯安裝
代碼閱讀-deformable DETR (三)這一篇我們來分析一下將 multi-scale deformable attention 取代self-attention的transformer的構造。 首先來看一下編碼器...