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摘要: ? 前言 ViT通過簡單地將圖像分割成固定長度的tokens,并使用transformer來學習這些tokens之間的關系。tokens化可能會破壞對象結構,將網格分配給背景等不感興趣的區域,并引入干擾信號。 為了緩解上述問題,本文提出了一種迭代漸進采樣策略來定位區分區域。在每次迭代中,當前采樣步驟 閱讀全文
posted @ 2021-12-01 17:19 CV技術指南(公眾號) 閱讀(6) 評論(0) 推薦(0) 編輯
摘要: ? 前言 本文解讀的論文是ICCV2021中的最佳論文,在短短幾個月內,google scholar上有388引用次數,github上有6.1k star。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號CV技術指南 ,專注于計算機視覺的技術總結、最新技術跟蹤、經典論文解讀。 ? 論文: Sw 閱讀全文
posted @ 2021-11-28 15:29 CV技術指南(公眾號) 閱讀(61) 評論(0) 推薦(0) 編輯
摘要: ?前言 本文介紹了現有實例分割方法的一些缺陷,以及transformer用于實例分割的困難,提出了一個基于transformer的高質量實例分割模型SOTR。 經實驗表明,SOTR不僅為實例分割提供了一個新的框架,還在MS Coco數據集上超過了SOTA實例分割方法。 本文來自公眾號CV技術指南的論 閱讀全文
posted @ 2021-11-26 12:28 CV技術指南(公眾號) 閱讀(20) 評論(0) 推薦(0) 編輯
摘要: ? 前言 目前比較常見的并行訓練是數據并行,這是基于模型能夠在一個GPU上存儲的前提,而當這個前提無法滿足時,則需要將模型放在多個GPU上?,F有的一些模型并行方案仍存在許多問題,本文提出了一種名為PatrickStar的異構訓練系統。PatrickStar通過以細粒度方式管理模型數據來更有效地使用異 閱讀全文
posted @ 2021-11-25 16:50 CV技術指南(公眾號) 閱讀(40) 評論(0) 推薦(0) 編輯
摘要: ? 前言 DETR首創了使用transformer解決視覺任務的方法,它直接將圖像特征圖轉化為目標檢測結果。盡管很有效,但由于在某些區域(如背景)上進行冗余計算,輸入完整的feature maps的成本會很高。 在這項工作中,論文將減少空間冗余的思想封裝到一個新的輪詢和池(Poll and Pool 閱讀全文
posted @ 2021-11-23 15:12 CV技術指南(公眾號) 閱讀(48) 評論(0) 推薦(0) 編輯
摘要: ? 前言 醫學領域的數據集具有標注樣本少、圖像非自然的特點,transformer已經證明了在自然圖像領域下的成功,而能否應用于醫學領域等少量標注樣本的非自然圖像領域呢? 本文研究比較了CNN和ViTs在三種不同初始化策略下在醫學圖像任務中的表現,研究了自監督預訓練對醫學圖像領域的影響,并得出了三個 閱讀全文
posted @ 2021-11-21 11:27 CV技術指南(公眾號) 閱讀(28) 評論(0) 推薦(0) 編輯
摘要: ?前言 在計算機視覺中,相對位置編碼的有效性還沒有得到很好的研究,甚至仍然存在爭議,本文分析了相對位置編碼中的幾個關鍵因素,提出了一種新的針對2D圖像的相對位置編碼方法,稱為圖像RPE(IRPE)。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號CV技術指南 ,專注于計算機視覺的技術總結、最新 閱讀全文
posted @ 2021-11-20 16:29 CV技術指南(公眾號) 閱讀(69) 評論(0) 推薦(0) 編輯
摘要: ? 前言 人臉表情識別(FER)在計算機視覺領域受到越來越多的關注。本文介紹了一篇在人臉表情識別方向上使用Transformer來學習關系感知的ICCV2021論文,論文提出了一個TransFER模型,在幾個FER基準數據集上取得了SOTA性能。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號 閱讀全文
posted @ 2021-11-18 20:16 CV技術指南(公眾號) 閱讀(116) 評論(0) 推薦(1) 編輯
摘要: ? 本文來自一篇2021的論文,論文簡要回顧了現有的SOTA模型和MOT算法、對多目標跟蹤中的深度學習進行了討論、介紹了評估方面的指標、數據集和基準結果,最后給出了結論。 ? 視頻監控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰性的任務,由于其在各個領域的潛在應用而引起了研究人員的廣泛關注。多目標跟 閱讀全文
posted @ 2021-11-17 22:21 CV技術指南(公眾號) 閱讀(213) 評論(0) 推薦(1) 編輯
摘要: ? 前言 本文介紹了一篇CVPR2021的語義分割論文,論文將語義分割視為序列到序列的預測任務,基于transformer作為編碼器,介紹了三種解碼器方式,選擇其中效果最好的解碼器方式與transformer編碼器組成了一個新的SOTA模型--SETR。 論文:Rethinking Semantic 閱讀全文
posted @ 2021-11-04 15:59 CV技術指南(公眾號) 閱讀(86) 評論(0) 推薦(0) 編輯
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