vit
-
CV开启大模型时代！谷歌发布史上最大ViT：220亿参数，视觉感知力直逼人类
Transformer无疑是促进自然语言处理领域繁荣的最大功臣，也是GPT-4等大规模语言模型的基础架构。 不过相比语言模型动辄成千上万亿的参数量，计算机视觉领域吃到Transfo…
-
CV开启大模型时代！谷歌发布史上最大ViT：220亿参数，视觉感知力直逼人类
Transformer无疑是促进自然语言处理领域繁荣的最大功臣，也是GPT-4等大规模语言模型的基础架构。 不过相比语言模型动辄成千上万亿的参数量，计算机视觉领域吃到Transfo…
-
加速ViT模型新思路！Meta推出Token Merging，不靠剪枝靠合并
视觉变换器（ViT）在两年前进入大众视野，并成为计算机视觉研究的核心组成部分。 它成功将一个在自然语言处理领域的Transformer模型迁移到计算机视觉领域。从那时起，计算机视觉…
-
从视频到音频：使用VIT进行音频分类
就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也…
-
ChatGPT爆火之后，视觉研究者坐不住了？谷歌将ViT参数扩大到220亿
与自然语言处理类似，对预训练视觉主干的迁移提高了模型在各种视觉任务上的性能。更大的数据集、可扩展的架构和新的训练方法都推动了模型性能的提升。 然而，视觉模型仍然远远落后于语言模型。…
-
训练ViT和MAE减少一半计算量！Sea和北大联合提出高效优化器Adan，深度模型都能用
自Google提出Vision Transformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构，许多视觉任务的SoTA都得到了进一步提升，…
-
解锁CNN和Transformer正确结合方法，字节跳动提出有效的下一代视觉Transformer
由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络…
-
2022年最值得关注的十篇论文，你都看了吗？来卷来学习
2022 年 1 月，扩散模型第一次吸引了我的眼球。当时我判断到将会有某些大事发生，然而却未曾预料到几个月后会出现什么：DALLE-2、Imagen、Stable Diffusio…
