Meta的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼CV不存在了。就在SAM发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。注：项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。网友纷纷表示，太卷了！谷歌大脑的研究科学家、滑铁卢大学计算机科学助理教授WenhuChen表示「这也太快了」。AI大佬沈向洋也向大家推荐了这一最新项目：Grounded-Segment-Anything：自动检测
近期，基于Transformer的算法被广泛应用于计算机视觉的各类任务中，但该类算法在训练数据量较小时容易产生过拟合问题。现有VisionTransformer通常直接引入CNN中常用的Dropout算法作为正则化器，其在注意力权重图上进行随机Drop并为不同深度的注意力层设置统一的drop概率。尽管Dropout十分简单，但这种drop方式主要面临三个主要问题。首先，在softmax归一化后进行随机Drop会打破注意力权重的概率分布并且无法对权重峰值进行惩罚，从而导致模型仍会过拟合于局部特定信息（如图1）。其次，网络深层中较大的Drop概率会导致高层语义信息缺失，而浅层中较小的drop概率会
近期，基于Transformer的算法被广泛应用于计算机视觉的各类任务中，但该类算法在训练数据量较小时容易产生过拟合问题。现有VisionTransformer通常直接引入CNN中常用的Dropout算法作为正则化器，其在注意力权重图上进行随机Drop并为不同深度的注意力层设置统一的drop概率。尽管Dropout十分简单，但这种drop方式主要面临三个主要问题。首先，在softmax归一化后进行随机Drop会打破注意力权重的概率分布并且无法对权重峰值进行惩罚，从而导致模型仍会过拟合于局部特定信息（如图1）。其次，网络深层中较大的Drop概率会导致高层语义信息缺失，而浅层中较小的drop概率会
Meta公司（原Facebook）在今年9月29日首次推出一款人工智能系统模型：Make-A-Video，可以从给定的文字提示生成短视频。Make-A-Video研究基于文本到图像生成技术的最新进展，该技术旨在实现文本到视频的生成，可以仅用几个单词或几行文本生成异想天开、独一无二的视频，将无限的想象力带入生活。比如一句“三马奔腾”生成视频：初步预览地址：https://makeavideo.studio/文章链接：https://arxiv.org/abs/2209.14792本篇文章将根据论文边解读边介绍文本生成视频的效果、技术、发展和理解。一、摘要我们提出了Make-A-Video——一种
Meta公司（原Facebook）在今年9月29日首次推出一款人工智能系统模型：Make-A-Video，可以从给定的文字提示生成短视频。Make-A-Video研究基于文本到图像生成技术的最新进展，该技术旨在实现文本到视频的生成，可以仅用几个单词或几行文本生成异想天开、独一无二的视频，将无限的想象力带入生活。比如一句“三马奔腾”生成视频：初步预览地址：https://makeavideo.studio/文章链接：https://arxiv.org/abs/2209.14792本篇文章将根据论文边解读边介绍文本生成视频的效果、技术、发展和理解。一、摘要我们提出了Make-A-Video——一种
交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。本文将介绍几个基于Transformer的交通预测模型，欢迎讨论。如有错误，也请指正。目录1.STTN（2020）2.TrafficTransformer（T-ITS2021）3.ASTGNN（TKDE2021）4.MGT（Neurocomputing2022）5.ASTTN（2022）6.PDFormer（AAAI2023）参考1.STTN（202
交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。本文将介绍几个基于Transformer的交通预测模型，欢迎讨论。如有错误，也请指正。目录1.STTN（2020）2.TrafficTransformer（T-ITS2021）3.ASTGNN（TKDE2021）4.MGT（Neurocomputing2022）5.ASTTN（2022）6.PDFormer（AAAI2023）参考1.STTN（202
从注意力机制（attention）开始，近两年提及最多的就是Transformer了，那么Transformer到底是什么机制，凭啥这么牛？各个领域都能用？一文带你揭开Transformer的神秘面纱。目录1.深度学习（DL）背景介绍 2.Transformer的发展历程3.Transformer优缺点3.1Transformer的优点3.2Transformer的缺点4.Transformer详细过程4.1Transformer为什么可以并行？4.2归纳偏置4.3特征提取能力与自编码器1.深度学习（DL）背景介绍 深度学习自出生以来就不被看好，随着计算机的发展和硬件条件的提升，
从注意力机制（attention）开始，近两年提及最多的就是Transformer了，那么Transformer到底是什么机制，凭啥这么牛？各个领域都能用？一文带你揭开Transformer的神秘面纱。目录1.深度学习（DL）背景介绍 2.Transformer的发展历程3.Transformer优缺点3.1Transformer的优点3.2Transformer的缺点4.Transformer详细过程4.1Transformer为什么可以并行？4.2归纳偏置4.3特征提取能力与自编码器1.深度学习（DL）背景介绍 深度学习自出生以来就不被看好，随着计算机的发展和硬件条件的提升，
前言VisionTransformers中，输入图像的空间维度会出现相当大的冗余，从而导致大量的计算成本。因此，本文中提出了一种由粗到精的视觉变换器（CF-ViT）来减轻计算负担，同时保持性能。CF-ViT以两阶段的方式实现网络推理。在粗略推理阶段，输入图像被分成一个小长度的补丁序列，用于计算上经济的分类。如果没有被很好地识别，信息块将被识别并进一步以细粒度重新分割。在不影响Top-1准确率的情况下，该方法在ImageNet-1k上将LV-ViT-S的FLOPs降低53%，GPU上实测推理速度也加快了2倍。Transformer、目标检测、语义分割交流群欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机
