YOLOv9改进策略 ：注意力机制 | 注意力机制与卷积的完美融合 | 最新移动端高效网络架构 CloFormer
💡💡💡本文改进内容： 引入CloFormer 中的 AttnConv，上下文感知权重使得模型能够更好地适应输入内容。相比于局部自注意力机制，引入共享权重使得模型能够更好地处理高频信息，从而提高性能。 💡💡💡注意力机制与卷积的完美融合 AttnConv | 亲测在多个数据集能够实现涨点 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力...
SBCFormer：能够在单板计算机上以每秒1帧的速度进行全尺寸ImageNet分类的轻量级网络
2、 相关工作 2.1、用于移动设备的卷积网络 2.2、移动设备上的ViT和CNN-ViT混合模型 2.3、评估指标 3、CNN-ViT 混合模型在低端CPU上的应用 3.1、设计原则 3.2、SBCFormer的整体设计 3.3、SBCFormer块 3.4、改进的注意力机制 4、实验结果 4.1、实验设置 4.2、ImageNet-1K 4.2.1、训练< ...
结合创新！多尺度特征融合+Transformer，参数和计算成本减半
通过多尺度特征融合，模型能够捕捉到不同层次的视觉细节，而Transformer的自注意力机制能够在这些不同层次的特征之间建立联系，有效地整合全局上下文信息，让模型能够应对多样化的视觉场景和变化。 这种结合策略充分利用了二者各自的优势，不仅有助于模型实现更高的识别精度和更好的泛化能力，还能提高模型的性能，因为它可以更好地利用计算资源，通过并行处理不同尺度的特征来提高计算效率。 本文分享8种多尺度特征融合+tra...
Transformer学习-最简DEMO实现字符串转置
Transformer学习-最简DEMO实现字符串转置 一.代码二.参考三.输出 背景:调试AI加速卡在Pytorch训练时的精度问题,搭建了一个简单的Transformer,设置随机种子,保证每次重训练loss完全一致,可以直接对比各算子的计算误差 一.代码 import osimport randomimport numpy as npimport torchfrom torch.utils.d...
Transformer中位置嵌入的几种形式对比
博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/490/ Transformer中位置嵌入的几种形式对比 在深度学习的领域里，Transformer模型因其在处理序列数据方面的高效性而广受欢迎。尽管Transformer在自然语言处理等领域取得了显著的成功，但其对位置信息的处理仍然是一个重要研究领域。位置嵌入（Position Embedding）在Transformer模型...
【自然语言处理】【大模型】赋予大模型使用工具的能力：Toolformer与ART
本文介绍两种赋予大模型使用外部工具能力的方法：Toolformer和ART。 Toolformer论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.04761.pdf ART论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.09014.pdf 一、Toolformer 大语言模型(LLM)效果惊人，但是仍然存在规模无法解决的局限性。这些局限性有：无法获得最新的信息以及产生...
【RL+Transformer综述】A Survey on Transformers in Reinforcement Learning论文笔记
文章题目：A Survey on Transformers in Reinforcement Learning 论文地址：论文地址 来源：arxiv 完成单位：清华大学、北京大学、BAAI、腾讯 Introduction Transformer结构能够建模长期的依赖关系，并且具有良好的伸缩性（可处理不同长度的序列数据） 最初将Transformer运用到强化学习，是通过将自注意力应用到表征学习，来提取实体间...
【时间序列预测】Informer论文笔记
文章全名：Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting 文章地址：[2012.07436] Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting (arxiv.org) 来源：AAAI ...
为什么Transformer模型中使用Layer Normalization（Layer Norm）而不是Batch Normalization（BN）
博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/484/ 为什么Transformer模型中使用Layer Normalization（Layer Norm）而不是Batch Normalization（BN） 在当今深度学习的浪潮中，Transformer模型已成为自然语言处理（NLP）的一颗璀璨明星。自从其在2017年被提出以来，Transformer已在机器翻译、文本生...
RT-DETR算法优化改进：Backbone改进｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构 | CVPR2023
💡💡💡本文独家改进：RIFormer助力RT-DETR ，替换backbone， RIFormer-M36的吞吐量可达1185，同时精度高达82.6%；而PoolFormer-M36的吞吐量为109，精度为82.1%。 推荐指数：五星 RT-DETR魔术师专栏介绍： https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨✨魔改创新RT-...