文章目录摘要1、简介2、相关工作3、我们的方法:BiFormer3.1、预备知识：注意力3.2、双层路由注意(BRA)3.3、BRA的复杂性分析4、实验4.1、ImageNet-1K图像分类4.2.目标检测与实例分割4.3.基于ADE20K的语义分割4.4、消融研究4.5、注意图可视化5、局限性和未来工作6、结论摘要论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.08810代码链接：https://github.com/rayleizhu/BiFormer作为视觉transformer的核心构建模块，注意力是捕捉长程依赖关系的强大工具。然而，这种能力是有代价的:它会带来巨大的计
这篇文章结合了CNN的归纳偏置，基于局部窗口做注意力，并且逐步融合到深层transformer层中构建表征，来达到扩大感受野，并且极大降低了计算量。是一个特征提取的主干网络，backbone。构建了一种分层特征提取的方式，不断减小“featuremap”的大小（token的数量），构造层次的特征映射。关键部分是提出了Shiftwindow移动窗口（W-MSA、SW-MSA），改进了ViT中忽略局部窗口之间相关性的问题。在ViT中使用不重叠的窗口进行self-attention计算，忽略了相邻窗口间的相关性，而Swin-T使用shfitwindown移动（M/2）来桥接不同窗口间的信息。但这样会
本文全网原创于CSDN：落难Coder，未经允许，不得转载！扩散模型简单介绍我们来讲一下什么是扩散模型，如果你不了解一些工作，你可能不清楚它究竟是什么。那么我举两个例子说一下：AI作画（输入一些文字就可以得到与你描述相符的图像）和抖音大火的真图生成漫画风图等都是它的成果。如下图是我利用AI生成的漫画图。这里说的两个例子就表现出了扩散模型已经有的两个能力：文生图以及根据文字/图像对已有图像进行改图，当然这里的工作只是有限的列举，在各个方面扩散模型仍有很多优秀表现。接下来，我们定义一下扩散模型：扩散模型是根据文本/图像输入生成原创性的贴近真实的图片输出。值得一提的是，这里原创性是至关重要的，很多我
论文名叫《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》一张图片等价于 16x16的单词，顾名思义，ViT就是把图片分割成16x16的patch，然后将这些patch看作transformer的输入。下面就一起来学习一下论文吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdfpytorch源码：rwightman写的，被官方收录tf源码：https://github.com/google-research/vision_transformer目录Abstract1Introduc
chatGPT，有时候我会拼写为：chatGTP，所以知道这个GTP的全称是很有用的。ChatGPT全名：ChatGenerativePre-trainedTransformer，中文翻译是：聊天生成预训练变压器，所以是GPT，G是生成，P是预训练，T是变压器。Transformer是变压器，它的过程是学习的方式，它由Encoder和Decoder构成。1.chatGPT介绍chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方
chatGPT，有时候我会拼写为：chatGTP，所以知道这个GTP的全称是很有用的。ChatGPT全名：ChatGenerativePre-trainedTransformer，中文翻译是：聊天生成预训练变压器，所以是GPT，G是生成，P是预训练，T是变压器。Transformer是变压器，它的过程是学习的方式，它由Encoder和Decoder构成。1.chatGPT介绍chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方
目录Diffusionmodels是生成模型的一种，同样的还有GAN，VAE，Flow模型等Abstract2、relatedwork3、背景前向扩散表达：反向生成过程：4、理论5、实验 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.00390.pdf代码：截至今天还未公开。随着人工智能在图像生成，文本生成以及多模态生成等领域的技术不断累积，生成对抗网络（GAN）、变微分自动编码器（VAE）、normalizingflowmodels、自回归模型（AR）、energy-basedmodels以及近年来大火的扩散模型（DiffusionModel）。Diffusionmodel
目录前言TransformerInputEmbedding（Masked）Multi-HeadAttentionSequencemaskPositionalembbedingsSwinTransformerInputSwinTransformerBlock计算量相对位置偏移SW-MSADeformableDETR总结前言最近针对特斯拉AIday2022内容进行了初步的了解，三个小时的发布会涵盖了方方面面的内容，其中基于纯视觉和深度学习的BEV感知升级版OccupancyNetwork形成的3D感知系统着实让人惊艳，而想要了解OccupancyNetwork，必须先了解其前身BEV感知，而其中一
如果要问最近模型领域什么东西最火，应该非扩散模型莫属，火得我觉得不系统学习一下都不行！本文是我的学习笔记，只能叫入门文章，因为扩散模型的严谨数学推导公式很多，还没有研究透彻，不敢说一文吃透扩散模型。此文适合对生成模型有一些了解，要整体理解什么是扩散模型、模型原理、应用在什么地方的同学。1扩散模型能干啥扩散模型火起来主要原因是在图像生成领域，多个著名的从文本到图像生成应用都使用了扩散模型，如果你听说过某个著名的应用能又快又好地生成了很逼真的图像，估计就是下面3个中的一个：OpenAI的DALL·E 2Google的Imagen最近搞AI开源影响很大的StabilityAI开发的StableDif
note文章目录note一、diffusion模型1.1StableDiffusion简介1.2和GAN对比的优势二、Latentdiffusionmodel原理2.1潜在空间(LantentSpace)2.2自动编码器和U-Net2.3文本编码器三、代码实践3.1模型权重checkpoints3.2StableDiffusionv1模型推理3.3安装StableDiffusionWebUiReference一、diffusion模型1.1StableDiffusion简介稳定扩散模型（StableDiffusionModel）是一种用于描述信息传播和创新扩散的数学模型。它基于经典的扩散方程，
