论文标题：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文作者：ZeLiu,YutongLin,YueCao,HanHu,YixuanWei,ZhengZhang,StephenLin,BainingGuo论文来源：ICCV2021，Paper代码来源：Code目录1.背景介绍2.研究现状CNN及其变体基于自注意的骨干架构自注意/Transformer来补充CNNs基于Transformer的视觉主干3.方法3.1总体架构SwinTransformerblock3.2基于移位窗口的自注意非重叠窗口中的自注意在连
VisionTransformer（VIT）VisionTransformer（ViT）是一种新兴的图像分类模型，它使用了类似于自然语言处理中的Transformer的结构来处理图像。这种方法通过将输入图像分解成一组图像块，并将这些块变换为一组向量来处理图像。然后，这些向量被输入到Transformer编码器中，以便对它们进行进一步的处理。ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的性能，但其在处理大尺寸图像和长序列数据方面具有优势。与自然语言处理（NLP）中的Transformer模型类似，ViT模型也可以通过预训练来学习图像的通用特征表示。在预训练过程中，ViT模型通常使用自
（2021）Abstract 在本文中，我们质疑 自监督学习是否为VisionTransformer(ViT)[16]提供了与卷积网络(convnets)相比突出的新属性。除了 使自监督方法适应这种架构的效果 特别好之外，我们还进行了以下观察：首先，自监督的ViT特征包含关于图像语义分割的显式信息，这在有监督的ViTs和卷积网络中都没有那么明显。其次，这些特征 也是优秀的k-NN分类器，在ImageNet上以小ViT达到78.3%top-1。我们的研究还强调了动量编码器[26]、多裁剪训练[9]以及使用ViT的小patches的重要性。我们将我们的发现应用到一种简单的自监督方法中
在过去25年里，AR/VR头显显示技术得到长足发展，采用的屏幕规格越来越高。据早前报告预测，VR头显安装基数会在2023年达到约2500万台。尽管如此，相比于无处不在的手机，我们几乎看不到周围有人随身携带AR/VR头显，只有极少数爱好者、从业者才可能在飞机、火车上用头显看电影。尽管如此，苹果在WWDC2023的VisionPro宣传视频中，自信的演示了在飞机上使用XR头显的潜在场景。的确，用头显看电影可以比平板电脑更沉浸，理论上能减少周围环境干扰，而且在外人看起来挺酷炫。但从实际角度出发，由于XR头显在人体工学、显示技术等方面的局限，你很少看到有人在飞机上用XR头显。近期，AR/VR光学专家K
（做了多年视觉分析，谨以忐忑的心情写下本文）2023年9月25日，微软发布ChatGPT-Vision的研究报告（文章末尾有下载地址），同日openai发布重要更新：听，说，看。2023年10月3日，openai发布Dall-E3.0。距离ChatGPT获得全部人类技能，还差触觉，嗅觉和味觉。听，说基于文本，Dall-E有Midjounery大家已经熟悉了。今天重点说下Vision，视觉。大家可能低估了这个更新带来的飓风。vision是识别图片，将图片化为数据（1和0）。基于大模型，可以理解图片中的内容，再结合ChatGPT自身的数据集（所有互联网上的人类知识）。能完成人类做得到和做不到的事
LMM将会全面替代大语言模型？人工智能新里程碑GPT-V美国预先公测，医疗领域/OCR实践+166页GPT-V试用报告首发解读ChatGPTVision，亦被广泛称为GPT-V或GPT-4V，代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM(LargeMultimodalModel)的代表，它不仅继承了LLM(LargeLanguageModel)的文本处理能力，还加入了图像处理的功能，实现了文本与图像的多模态交互。与传统的LLM相比，GPT-V更加强大和灵活，能够更深入地理解和生成与图像相关的内容。这种进化打开了无数新的应用可能性，从图像描述、创意设计到复杂的图文结合任务，GPT-4V都展现出了卓越
(PTP)Position-guidedTextPromptforVision-LanguagePre-training视觉语言预训练的位置引导文本提示摘要视觉语言预训练(VLP)已经显示出将图像和文本对统一起来的能力，促进了各种跨模态的学习任务。然而，我们注意到，VLP模型往往缺乏视觉基础/定位能力，这对许多下游任务如视觉推理至关重要。在这项工作中，我们提出了一种新的位置引导的文本提示（PTP）范式，以提高用VLP训练的跨模态模型的视觉定位能力。具体来说，在VLP阶段，PTP将图像分为N×N块，并通过VLP中广泛使用的目标检测器识别每个块中的目标。然后，它通过鼓励模型预测给定区块中的目标或重
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Transferlearningisamachinelearningtechniquethatallowsamodeltolearnnewknowledgefromanexistingtrainedmodelonasimilartask.Transferlearningcanbeusefulforavarietyoftaskssuchasimageclassification,objectdetection,andspeechrecognition.However,transferlearninghasitsownsetofchallengesincludi
我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高，这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高，所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet的推理速度。Transformers能否在获得高性能的同时，跑得和MobileNet一样快?为了回答这个问题，作者首先回顾了基于vit的模型中使用的网络架构和运算，并说明了一些低效的设计。然后引入一个维度一致的纯Transformer(没有MobileNet块)作为设计范例。最后以延迟为目标进行优化设计，获得一系列称为EfficientFormer的最终模型。最后还设计了EfficientFo
