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Transformer 综述 & Transformers in Vision: A Survey
声明 因本人课题只涉及图像分类和目标检测 且此综述对这两个领域调查的比较多 所以此文章只对图像分类和目标检测进行精读 若是对 中的论文感兴趣 到原论文中查阅参考文献即可 下图是综述内容涉及的计算机视觉十大领域 图像识别 目标检测 语义和实例
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变形金刚 Transformer
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《Attention Is All You Need》论文精读,并解析Transformer模型结构
建议 结合 Attention Is All You Need 论文观看此文章 目录 一 引言 二 结论 三 模型结构解析 1 多头注意力模型结构 2 Msked Multi Head Attention 3 相对位置编码 4 为什么对点积
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《Vision Transformer (ViT)》论文精度,并解析ViT模型结构以及代码实现
AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 论文共有22页 表格和图像很多 网络模型结构解释的很清楚 并且用四个公式展示了模型的计算过程
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计算机视觉论文精度大纲
念念不忘 必有回响 目录 一 图像分类 1 AlexNet 2 VGGNet 3 GoogleNet v1 4 GoogleNet v2 B 5 GoogleNet v3 6 ResNet 二 目标检测 1 YOLOv1 2 YOLOv2
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ResNet 论文精读 & 残差块的恒等映射 & 网络结构的解析
论文重要知识 恒等映射 两种残差块 维度匹配和残差学习 层响应标准差 Deep Residual Learning for Image Recognition 用于图像识别的深度残差学习 目录 一 摘要 二 Introduction 介绍R
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