Swin Transformer V1 总结 **原始摘要 ** 本文介绍了一种名为 Swin Transformer 的新视觉 Transformer，它能够作为计算机视觉的通用主干。将 Transformer¹ 从语言适应到视觉的挑战来自两个领域之间的差异，例如视觉实体的规模变化很大，以及与文本中的单词相比，图像中像素的高分辨率。
计算机视觉中的注意力，第 2 部分：CBAM 和 BAM Photo by 亚当库尔 on 不飞溅 介绍 在本文中，将研究卷积块注意模块和瓶颈注意模块，这两种用于将挤压和激发式通道注意与空间注意相结合的同类方法。您可以找到本文的 GitHub 存储库 这里 . 卷积块注意模块 遵循基于注意力的网络，尤其是
转载自：Transformer——Attention Is All You Need经典论文翻译（邓范鑫——致力于变革未来的智能技术） 本文为Transformer经典论文《Attention Is All You Need》的中文翻译https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 注意力满足一切 Ashish Vaswani Google Brain avaswani@googl
汽车进入人类生活已经有一百多年历史。现代社会中，移动通信和移动互联网发展非常迅速，把娱乐和信息引入汽车生活是一个趋势。这促进了汽车电子的进一步发展，但是又大大分散了驾驶员的注意力，会产生很多安全问题。比如说有些驾车者是球迷，开着车，看着世界杯，可能就撞上前面的车了。 提出智
1. 硬性注意力机制 在经典注意力机制章节我们使用了一种软性注意力的方式进行Attention机制，它通过注意力分布来加权求和融合各个输入向量。而硬性注意力（Hard Attention）机制则不是采用这种方式，它是根据注意力分布选择输入向量中的一个作为输出。这里有两种选择方式： 选择注意力分
Transformer笔记 前言背景 Transformer 依赖于 Self Attention 的知识。Attention 是一种在深度学习中广泛使用的方法，Attention的思想提升了机器翻译的效果。 2017 年，Google 提出了 Transformer 模型，用 Self Attention 的结构，取代了以往 NLP 任务中的 RNN 网络结构，在 WMT 20
点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 掩蔽softmax操作 #@save def masked_softmax(X, valid_lens): """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量 if valid_lens
点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 自注意力 num_hiddens, num_heads = 100, 5 attention = d2l.MultiHeadAttention(num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num
点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 选择缩放点积注意力作为每一个注意力头 #
计算机视觉中的注意力机制 转自计算机视觉中的注意力机制
DeiT：注意力也能蒸馏 《Training data-efficient image transformers & distillation through attention》 ViT 在大数据集 ImageNet-21k（14million）或者 JFT-300M（300million） 上进行训练，Batch Size 128 下 NVIDIA A100 32G GPU 的计算资源加持下预训练 ViT-Base/32 需要3天时间。 Faceb
博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 注意力机制 看一个物体的时候，
博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 上节课回顾 《Attention is al
作者：王文亮博客：https://www.cnblogs.com/aliang3w/ 自从熬心费力进入无数次心流状态，使kaktos的几个实例软件开发取得突飞猛进的进展之后，陷入了一轮情绪倦怠，终日无所事事，对任何事都提不起兴趣的状态中。这是在潜意识暗地里控制下，大脑的自我保护使注意力分散开来，避免注意力高
图 2 query、key、value的计算 图 3 scaled-dot-product 参考： 猛猿的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/341222779/answer/2304884017 原文档：E:\505\学习笔记\注意力.docx
小时候家里做猪毛毛刷赚钱，一个毛刷上有13*7=91个孔，我看着墙上挂的钟表，每5分钟做一个，一小时能做10-12个。 一坐一整天，双手几乎不停歇。一天下来，我竟然能做100-120个。而这样的日子--周末没有任何玩耍、娱乐，持续了整个小学和初中时光。 那时候全身心都在超越自我上，只想更快、更好，超
4 Dynamic Graph Representation Learning Via Self-Attention Networks link：https://arxiv.org/abs/1812.09430 Abstract 提出了在动态图上使用自注意力 Conclusion 本文提出了使用自注意力的网络结构用于在动态图学习节点表示。具体地说，DySAT使用（1）结构邻居和（2）历史节点表示上的自
Transformer模型技术长文 可高效处理长文本的模型Longformer、和堪称“升级版”Transformer的BigBird模型，到底有什么区别？ Transformer的其他各种变体（X-former）到底都长什么样、又有哪些新应用？ 由于Transformer模型的发展速度日新月异，一天一个样，哪怕是隔段时间回来研究，模型
Transformer 的出色表现让注意力机制出现在深度学习的各处。本文整理了深度学习中最常用的6种注意力机制的数学原理和代码实现。 1、Full Attention 2017的《Attention is All You Need》中的编码器-解码器结构实现中提出。它结构并不复杂，所以不难理解。 上图 1.左侧显示了 Scale
本人是学视觉对抗学习的，读论文的时候有论文用到了transformer，所以特地学习一下。博客里没有涉及代码，都是基础理论。个人感觉自己写的应该比较易懂吧，适合小白看。有错误欢迎评论里指出，谢谢。 1. 文中图片、部分文字内容及思路来源 Transformer从零详细解读(可能
提出了一种线性注意力机制，与点乘注意力机制近似，但使用更少的内存和计算损耗。 本文在DANet上设计了线性注意力机制，并在语义分割上进行评估。 Method 将注意力从传统的softmax注意力替换成泰勒展开的一阶近似，仅线性的时间和存储复杂度。 之后太强了，用核函数替换sim
注意力机制中的软和硬 注意力机制是当前深度学习领域比较流行的一个概念。其模仿人的视觉注意力模式，每次只关注与当前任务最相关的源域信息，使得信息的索取更为高效。 注意力机制已在语言模型、图像标注等诸多领域取得了突破进展。 注意力机制可分为软和硬两类： 软性注意力（Soft A
EfficientNet 参考资料：9.1 EfficientNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili 网络参数 只有第一个步距给出来了， 象Stage=5， layers=3的层， 除了第一层stride=2其他的默认都是1。 MBConv SE是注意力机制。 第二个Conv1x1, s1卷积核的个数和网络参数表格中一致。 源码中只有使用shortcut的MB
大多数现有的WTAL方法依赖于多示例学习（MIL）范式，然而，现有的基于MIL的方法有两个局限性 （1）即只捕获动作中最具辨别力的帧，而忽略活动的全部范围。 （2）这些方法不能有效地对背景活动进行建模，这在定位前景活动方面起着重要作用。 2.主要贡献 （1）提出了一个新的框架，其中包含一个混
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.13492 项目地址： 将 Transformer 结构应用于图像分类任务的 ViT 的性能优于卷积神经网络。 然而，ViT 的高性能源于使用大型数据集（如 JFT-300M）进行预训练，其对大型数据集的依赖被认为是源于其低局部性归纳偏差。 本文提出了 Shifted Patch
