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【论文阅读】Pyramid Vision Transformer：A Versatile Backbone for Dense Prediction Without Convolutions

时间：2023-06-11 10:22:14浏览次数：49

标签：Transformer Pyramid Dense PVT patch 计算 ViT 注意力

标签：Transformer,Pyramid,Dense,PVT,patch,计算,ViT,注意力
From： https://www.cnblogs.com/whp135/p/17472563.html

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Google | 突破瓶颈，打造更强大的Transformer
作者：苏剑林前言《AttentionisAllYouNeed》一文发布后，基于Multi-HeadAttention的Transformer模型开始流行起来，而去年发布的BERT模型更是将Transformer模型的热度推上了又一个高峰。当然，技术的探索是无止境的，改进的工作也相继涌现：有改进预训练任务的，比如XLNET的PLM、ALBERT的SO......
Oracle聚合函数RANK和dense_rank的使用
聚合函数RANK和dense_rank主要的功能是计算一组数值中的排序值。在9i版本之前，只有分析功能（analytic），即从一个查询结果中计算每一行的排序值，是基于order_by_clause子句中的value_exprs指定字段的。其语法为：RANK()OVER([query_partition_clause]ord......
编码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于transformer的编码器-解码器模型是表征学习和模型架构这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由SebastionRuder撰写的这篇精彩博文。此外，建议读者对自注意力(self-attention)架构有一个基本了解，可以......
[重读经典论文] RetinaNet——Focal Loss for Dense Object Detection
1.前言这篇论文也是何凯明的团队在2017年的论文《FocalLossforDenseObjectDetection》中提出的，网络架构魔改了FPN，因此这篇论文的重点是提出了新的分类Loss——FocalLoss，用一个合适的函数，去度量难分类和易分类样本对总的损失函数的贡献。解决了传统交叉熵损失函数因为类别......
Transformer结构及其应用详解——GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2
前言本文首先详细介绍Transformer的基本结构，然后再通过GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接，看看Transformer是如何在各个著名的模型中大显神威的。本文转载自新智元仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专......
大模型核心技术原理: Transformer架构详解
在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer架构。它是模型的底座，但Transformer不等于大模型，但大模型的架构可以基于Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任......
Incrementer：Transformer for Class-Incremental Semantic Segmentation with Knowledg
摘要目前已有的连续语义分割方法通常基于卷积神经网络，需要添加额外的卷积层来分辨新类别，且在蒸馏特征时没有对属于旧类别/新类别的区域加以区分。为此，作者提出了基于Transformer的网络incrementer，在学习新类别时只需要往decoder中加入对应的token。同时，作者还提出了对于旧类别区......
Hugging News #0602: Transformers Agents 介绍、大语言模型排行榜发布！
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于HuggingFace相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「HuggingNews」，本期HuggingNews有哪些有趣的消息，快来看看吧！重磅更新TransformersAgents发布，通过自......

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