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论文阅读笔记（五）：Hire-MLP Vision MLP via Hierarchical Rearrangement

论文阅读笔记（五）：Hire-MLP:VisionMLPviaHierarchicalRearrangement摘要先前的MLPs网络接受flattened图像patches作为输入，使得他们对于不同的输入大小缺乏灵活性，并且难以捕捉空间信息，本问Hire-MLP通过层次化重排构建视觉MLP架构，包含两个层次的重排。其中，区域内重排是为了捕获空间区域内的局部信息，跨区域重排是为了实现不同区域之间的信息通信，并通过沿空间方向循环移动所有标记来捕获全局上下文。大量的实验证明了Hire-MLP作为多种视觉任务的通用骨干的有效性。特别是，Hire-MLP在图像分类、目标检测和语义分割任务上取得了具有竞
RearrangementHierarchical的spanli人工智能

论文阅读笔记（五）：Hire-MLP Vision MLP via Hierarchical Rearrangement

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论文阅读笔记（五）：Hire-MLP Vision MLP via Hierarchical Rearrangement

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RearrangementHierarchical的spanli其他分类

论文阅读笔记（五）：Hire-MLP Vision MLP via Hierarchical Rearrangement

论文阅读笔记（五）：Hire-MLP:VisionMLPviaHierarchicalRearrangement摘要先前的MLPs网络接受flattened图像patches作为输入，使得他们对于不同的输入大小缺乏灵活性，并且难以捕捉空间信息，本问Hire-MLP通过层次化重排构建视觉MLP架构，包含两个层次的重排。其中，区域内重排是为了捕获空间区域内的局部信息，跨区域重排是为了实现不同区域之间的信息通信，并通过沿空间方向循环移动所有标记来捕获全局上下文。大量的实验证明了Hire-MLP作为多种视觉任务的通用骨干的有效性。特别是，Hire-MLP在图像分类、目标检测和语义分割任务上取得了具有竞
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