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GiantPandaCV

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浅谈CSwin-Transformers
【GiantPandaCV导语】局部自注意力已经被很多的VIT模型所采用,但是没有考虑过如何使得感受野进一步增长,为了解决这个问题,Cswin提出了使用交叉形状局部attention,同时提出了局部增强位置编码模块,超越了Swin等模型,在多个任务上效果SOTA,本文给出Cswin的详细解读和分析。
BBuf
2021-09-14
7080
PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/337850513
BBuf
2021-07-01
1.2K0
图解swin transformer
针对上述两个问题,我们提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transformer。
BBuf
2021-04-30
4.9K1
深度学习算法优化系列十五 | OpenVINO Int8量化前的数据集转换和精度检查工具文档
可以看到在用Calibaration Tool进行Int8量化之前需要先解决如何将我们的原始数据集转为Annotations文件以及我们如何用精度检查工具(Accuracy Checker Tool)去评估我们的量化后模型的表现。其中将原始数据集转换为Annotations文件的时候用命令是比较方便,如果懒得写配置文件的话。而要使用精度检查工具,则必须写配置文件了,具体见本文后面的详细介绍。
BBuf
2020-03-04
1.7K0
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