大型视觉语言模型（LVLMs）能够将图像和文本表示对齐，以理解跨越前所未有的真实世界数据规模的图像中的普遍关系，这已经在现代机器学习中呈现出显著的范式转变。许多...

视觉Transformer（ViT）[18]通过将自然语言处理（NLP）中的高级序列建模层Transformer [91]引入计算机视觉领域，从而实现了视觉表示...

“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精...

指纹是一种不可变且独特的生物特征，广泛应用于各种场景中的人体认证，包括法医、银行识别和物理访问控制。

检测输电和配电塔对于电力网的安全可靠运行至关重要，因为这些塔的位置和数量是设计电力网络拓扑和规划其扩展的关键参数。将遥感（RS）和深度学习技术相结合作为一种广泛...

CIFAR-10（Krizhevsky等人，2009年）是机器学习中最受欢迎的数据集之一，每年支持数千个研究项目。如果能够提高在CIFAR-10上训练神经网络的...

受到自然语言处理（NLP）[1]中占主导地位的Transformer结构的启发，计算机视觉（CV）领域见证了Vision Transformer（ViT）在视觉...

在本节中，作者提出了Vision-RWKV（VRWKV），这是一种具有线性复杂度注意力机制的高效视觉编码器。作者的原则是保留原始RWKV架构的优点，仅进行必要的...

近年来深度学习的快速发展导致了计算机视觉各个方面的重要突破，尤其是在目标检测领域。这个计算机视觉的关键方面旨在识别和分类图像中的目标（例如，行人、动物、车辆），...

视觉 Transformer （ViTs）在视觉识别任务上近期取得了显著的成功。这种成功不仅归因于它们的自注意力表示，也归功于新开发的训练配置。例如，在训练技术...

大型图像文本基础模型，如CLIP，在零样本性能上表现出优异的表现，并在各种下游任务上提高了鲁棒性。然而，由于这些模型的大小和延迟，在移动设备上部署它们具有挑战性...

VitPose是最近出来的一篇用Transformer结构做人体2D关键点估计的论文，采用比较简单的Transformer结构就能在MS COCO 测试集上取得...

VitPose是最近出来的一篇用Transformer结构做人体2D关键点估计的论文，采用比较简单的Transformer结构就能在MS COCO 测试集上取得...

1.理解 Router 在页面中，通常有分为静态数据和动态数据，或者说是静态页面和动态页面。在 Backbone 中，静态数据和动态数据的模块分为2种： （...

本文首发于 【集智书童】，白名单账号转载请自觉植入本公众号名片并注明来源，非白名单账号请先申请权限，违者必究。

本文首发于 【集智书童】，白名单账号转载请自觉植入本公众号名片并注明来源，非白名单账号请先申请权限，违者必究。

本文首发于 【集智书童】，白名单账号转载请自觉植入本公众号名片并注明来源，非白名单账号请先申请权限，违者必究。

本文首发于 【集智书童】，白名单账号转载请自觉植入本公众号名片并注明来源，非白名单账号请先申请权限，违者必究。

视觉Transformer（ViT）作为卷积神经网络（CNNs）的一种可行替代方案的出现，源于多头自注意力机制的成功应用。与标准卷积相比，多头自注意力机制提供了...

由于计算硬件和数据工程的发展，作为计算机视觉中的基础组成部分，大规模视觉预训练取得了令人瞩目的进展。预训练的视觉模型可以作为表示学习器，并迁移到下游任务中，如图...