摘要：该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区域视为正样本对，语义不同的图像区域视为负样本对。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022]基于语义聚合的对比式自监督学习方法》，作者：Hint 。 1.研究背景 近些年来，利用大规模的强标注数据，深度神经网络在物体识别、物体检测和物体
论文主要处理Vision Transformer中的性能问题，采用推理速度不同的级联模型进行速度优化，搭配层级间的特征复用和自注意力关系复用来提升准确率。从实验结果来看，性能提升不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Not All Images are Worth 16x16 Words:
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022] 消除视觉Transformer与卷积神经网络
