统一自监督预训练!视觉模型权重无缝迁移下游任务
最近的研究强调了扩散模型与表征学习之间的相互作用。扩散模型的中间表征可用于下游视觉任务,同时视觉模型表征能够提升扩散模型的收敛速度和生成质量。然而,由于输入不匹配和 VAE 潜在空间的使用,将视觉模型的预训练权重迁移到扩散模型中仍然具有挑战性。
最近的研究强调了扩散模型与表征学习之间的相互作用。扩散模型的中间表征可用于下游视觉任务,同时视觉模型表征能够提升扩散模型的收敛速度和生成质量。然而,由于输入不匹配和 VAE 潜在空间的使用,将视觉模型的预训练权重迁移到扩散模型中仍然具有挑战性。
北京时间3月17日凌晨,在CS2赛事EPL-S21决赛(BO5)中,Vitality连下三图以3-0的比分横扫MOUZ夺冠,队伍主狙ZywOo获职业生涯第22座HLTV-MVP奖牌,正式超越s1mple独立领跑CS历史。
日常常见接触到的文件格式有doc、pdf、excel 等文件格式,这些不同文件格式的文件其中内容有文本、表格、图像夹杂其中。其中文字内容的读取重要的是保留其中板式,文字内容的读取一般各种python库基本能支持;
谷歌发布了1000亿文本-图像对数据集,是此前类似数据集的10倍,创下新纪录!基于新数据集,发现预训练Scaling Law,虽然对模型性能提升不明显,但对于小语种等其他指标提升明显。让ViT大佬翟晓华直呼新发现让人兴奋!
金融界 2025 年 1 月 29 日消息,国家知识产权局信息显示,四川九洲软件有限公司申请一项名为“基于改良 ViT 模型的通信信号调制识别方法及计算机装置”的专利,公开号 CN 119363533 A,申请日期为 2024 年 12 月。
Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,它最初被提出用于处理自然语言处理 (NLP) 任务,例如机器翻译、文本摘要等。近年来,Transformer 模型也被广泛应用于计算机视觉领域,并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著
transformer vit openmind 2025-01-07 16:56 10
本文的工作Vision Mamba[1]发表在ICML 2024。研究的问题是如何设计新型神经网络来实现高效的视觉表示学习。该任务要求神经网络模型能够在处理高分辨率图像时既保持高性能,又具备计算和内存的高效性。先前的方法主要依赖自注意力机制来进行视觉表示学习,
mamba vit visionmamba 2025-01-06 15:05 9
ViT核心作者Lucas Beyer,长文分析了一篇改进Transformer架构的论文,引起推荐围观。
transformer vit transformer论文 2024-12-31 16:28 8
曲红光,毕业于吉林大学,医学博士,现就职于浙大妇院吉林医院(长春市妇产医院)生殖医学中心,任副主任,主任医师,吉林大学硕士研究生导师。1993年参加工作,从事妇产科临床、教学和科研等工作30年。擅长妇科内分泌疾病的诊治;尤其在各种难治性的不孕不育症的治疗和实施
曲红光,毕业于吉林大学,医学博士,现就职于浙大妇院吉林医院(长春市妇产医院)生殖医学中心,任副主任,主任医师,吉林大学硕士研究生导师。1993年参加工作,从事妇产科临床、教学和科研等工作30年。擅长妇科内分泌疾病的诊治;尤其在各种难治性的不孕不育症的治疗和实施
3名工程师分别是Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov和Xiaohua Zhai,都在X上官宣了这条消息。
北京时间12月5日,CS2上海Major淘汰赛阶段正在进行,瑞士轮首轮中,NAVI、FaZe、VIT等队顺利取得开门红,绿龙、G2分别负于黑豹、MongolZ落入0-1组。
这项研究证实了CNN在CV领域不是必需的,Transformer从NLP跨界,一样可以取得先进效果。开创了Transformer在CV领域应用的先河。