12 2022 档案
摘要:前言 论文提出了通过预测图像部分的相对位置来预训练网络进行语义分割。 Transformer、目标检测、语义分割交流群 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 【百篇论文阅读计划】新升级! 论文:https://arxiv.org/pdf/
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摘要:前言 语义分割通常得益于全局上下文、精细定位信息、多尺度特征等。为了在这些方面改进基于Transformer的分割器,本文提出了一种简单而强大的语义分割架构——IncepFormer。IncepFormer介绍了一种新颖的金字塔结构Transformer编码器,它同时获取全局上下文和精细定位特征。I
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摘要:前言 本文为学习优化器提出一种新的神经网络体系结构,其灵感来自经典的BFGS算法。和BFGS一样,将预条件矩阵估计为一级更新的和,但使用基于transformer的神经网络来预测这些更新以及步长和方向。与以往几种优化方法相比,能在目标问题的参数空间的不同维度之间进行条件反射,同时仍然适用于变维度的优
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摘要:前言 UNet 可以算是 FCN 的一种变体,是最常用、最简单的一种分割模型,简单、高效、易懂、容易构建,且可以从小数据集中训练。 Transformer、目标检测、语义分割交流群 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 【百篇论文阅读计划
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