近两年Transformer如日中天，刷爆各大CV榜单，但在计算机视觉中，传统卷积就已经彻底输给Transformer了吗？回答1作者：DLing链接：https://www.zhihu.com/question/531529633/answer/2819350360看在工业界还是学术界了。学术界，可能。工业界，一时半会还不会。近些年，transformer确实很火，论文层出不穷，刀法也很犀利，各种公开数据集的强榜基本霸占。大家研究的热情也很高。但是，工业界现在可能还不太“用的起”这么好的模型。工业界对于模型的选择，对于模型推理效果的指标来说，更多的是够用就好。但是对于构建这个模型的成本来说，
近两年Transformer如日中天，刷爆各大CV榜单，但在计算机视觉中，传统卷积就已经彻底输给Transformer了吗？回答1作者：DLing链接：https://www.zhihu.com/question/531529633/answer/2819350360看在工业界还是学术界了。学术界，可能。工业界，一时半会还不会。近些年，transformer确实很火，论文层出不穷，刀法也很犀利，各种公开数据集的强榜基本霸占。大家研究的热情也很高。但是，工业界现在可能还不太“用的起”这么好的模型。工业界对于模型的选择，对于模型推理效果的指标来说，更多的是够用就好。但是对于构建这个模型的成本来说，
MultimodalTokenFusionforVisionTransformers论文简介：具体实现：Alignment-agnosticfusionAlignment-awarefusionMultimodalTokenFusionResidualPositionalAlignment实验结果：论文简介：许多方法已经应用到了Transformer以解决单模态视觉任务，其中自注意模块被堆叠来处理图像等输入源。直观地说，向Transformer输入多种模式的数据可以提高性能，但注意力权重可能会被稀释，从而极大地削弱最终的性能。在本文中，作者提出了一种多模态Token融合方法（TokenFusi
文章目录DETR1.亮点工作1.1EtoE1.2self-attention1.3引入位置嵌入向量1.4消除了候选框生成阶段2.SetPrediction2.1N个对象2.2Hungarianalgorithm3.实例剖析4.代码4.1配置文件4.1.1数据集的类别数4.1.2训练集和验证集的路径4.1.3图片的大小4.1.4训练时的批量大小、学习率等参数4.2模型部分4.2.1backbone4.2.2neck4.2.3head4.3train/engine.py4.3.1train.py4.3.2engine.pytrain_one_epoch()evaluate()DETR链接：http
ICLR2023比较简单，就不分intro、model这些了1核心思想1：patching给定每个时间段的长度、划分的stride，将时间序列分成若干个时间段时间段之间可以有重叠，也可以没有每一个时间段视为一个token1.1使用patching的好处降低复杂度Attention的复杂度是和token数量成二次方关系。如果每一个patch代表一个token，而不是每一个时间点代表一个token，这显然降低了token的数量保持时间序列的局部性时间序列具有很强的局部性，相邻的时刻值很接近，以一个patch为Attention计算的最小单位显然更合理方便之后的自监督表示学习即Mask随机patch
[ICLR2021](ViT)AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScaleICLR2021Link:[2010.11929]AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale(arxiv.org)Code:lucidrains/vit-pytorch:ImplementationofVisionTransformer,asimplewaytoachieveSOTAinvisionclassificationwithonlyasinglet
TransUnet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentation这篇文章中你可以找到一下内容：-Attention是怎么样在CNN中火起来的？-NonLocal-Transformer结构带来了什么？-MultiHeadSelfAttention-Transformer结构为何在CV中如此流行？-VisionTransformer和SETR-TransUnet又是如何魔改Unet和Transformer？-ResNet50+VIT作为backbone\Encoder-TransUnet的pytorch代码实现-作者吐槽以及偷
论文解读：BIT|RemoteSensingImageChangeDetectionwithTransformers论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.00208.pdf项目地址：https://github.com/justchenhao/BIT_CD现代变化检测（CD）凭借其强大的深度卷积识别能力取得了显著的成功。然而，由于场景中物体的复杂性，高分辨率遥感CD仍然具有挑战性。在这里，我们提出了一个bitemporalimagetransformer（BIT）来有效地建模时空域内的上下文。.我们的直觉是，兴趣变化的高级概念可以用一些视觉单词来表示，即语义token
背景1现在在AI行业，什么最火？计算机视觉还是自然语言处理？其实不得不说，现在nlp很火。还有人记得上个月很多科技爱好者都在玩的chatgpt么？那个就是nlp技术的一大应用。现在都在觉得AI赚钱，工资高，然后很多人都想做一些事情、很多企业都想做一些事情，和AI挂钩的。现在AI里面算是比较有活力的，就是nlp领域。背景2经常能看到一些读者在群里问：“现在nlp方面的包，应该用什么？”“现在想做一个文本分类的代码，而且我还要求是中文的，我应该怎么实现呢？”“现在想做中文的文本搜索，想做问答机器人，我怎么实现呢？”“现在想做一些更加高级的东西，比如文本纠错、文本摘要等，应该怎么实现呢？“”我想学习
这段代码:@OverridepublicListgetAllFactsWithoutParentsAsFactDto(){StringcompleteQuery=FactCodeQueries.SELECT_DTO_FROM_FACT_WITH_NO_PARENTS;Queryquery=createHibernateQueryForUnmappedTypeFactDto(completeQuery);ListfactDtoList=query.list();//line133returnfactDtoList;}调用这个方法:privateQuerycreateHibernateQu
