在本文中提出了一种新的Large Kernel Attention(LKA)模块，以使self-attention的自适应和长距离相关，同时避免了上述问题。作者进一步介绍了一种基于LKA的新的神经网络，即视觉注意力网络(VAN)。VAN非常简单和高效，并在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等大量实验方面，它的性能优于最先进的Vision Transformer和卷积神经网络。 https://github.com/Visual-Attention-Network
7月28日，清华大学计图团队和南开大学程明明教授团队合作，在CVMJ上在线发表一篇关于视觉骨干网络的论文Visual Attention Network，介绍了一种新型的注意力机制大核注意力机制（LKA）和新的骨干网络 VAN。该网络在图像分类、目标检测、语义分割和姿态估计等任务上均取得了优异的效果。该论文已2022年2月在ArXiv上发布，目前该文章的Google scholar的引用次数已达215次。
机器之心报道 编辑：小舟、杜伟 来自清华大学和南开大学的研究者提出了一种新型大核注意力（large kernel attention，LKA）模块，并在 LKA 的基础上构建了一种性能超越 SOTA 视觉 transformer 的新型神经网络 VAN。 作为基础特征提取器，视觉骨干（vision backbone）是计算机视觉领域的基础研究课题。得益于卓越的特征提取性能，CNN 成为过去十年中不可或缺的研究课题。在 AlexNet 重新开启深度学习十年之后，通过使用更深的网络、更高效的架构、更强的多尺度
Swin Transformer发表于ICCV 2021，获得最佳论文，其作者都来自微软亚洲研究院。
【新智元导读】DeepMind为视觉问题回答提出了一种新的硬注意力机制，它只保留了回答问题所需的少量视觉特征。减少需要处理的特征使得能够训练更大的关系模型，并在CLEVR上实现98.8％的准确率。
引言：在机器翻译（Machine Translation）或者自然语言处理（Natural Language Processing）领域，以前都是使用数理统计的方法来进行分析和处理。近些年来，随着 AlphaGo 的兴起，除了在游戏AI领域，深度学习在计算机视觉领域，机器翻译和自然语言处理领域也有着巨大的用武之地。在 2014 年，随着深度学习的进一步发展，seq2seq 的训练模式和翻译模式已经开始进入人们的视野。除此之外，在端到端的训练方法中，除了需要海量的业务数据之外，在网络结构中加入一些重要的模块也是非常必要的。在此情形下，基于循环神经网咯（Recurrent Neural Network）的注意力机制（Attention Mechanism）进入了人们的视野。除了之前提到的机器翻译和自然语言处理领域之外，计算机视觉中的注意力机制也是十分有趣的，本文将会简要介绍一下计算机视觉领域中的注意力方法。在此事先声明一下，笔者并不是从事这几个领域的，可能在撰写文章的过程中会有些理解不到位的地方，请各位读者指出其中的不足。
我相信你肯定已经在自然语言领域中听说过 transformer 这种结构，因为它在 2020 年的 GPT3 上引起了巨大轰动。Transformer 不仅仅可以用于NLP，在许多其他领域表现依然非常出色。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2111.07624v1.pdf
在大量调查之后，论文将注意力机制分为多个类别，GitHub还给出了各类别下提到内容的PDF下载文件：
Transformer 是现代深度学习领域一股令人敬畏的力量，它广泛应用于语言理解、图像处理等多个领域，并产生了极大的影响。过去几年，大量研究基于 Transformer 模型做出基础性改进。人们对此的巨大兴趣也激发了对更高效 Transformer 变体的研究。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.00790.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 计算机视觉的自监督学习取得了巨大的进步，并改进了许多下游视觉任务，例如图像分类、语义分割和对象检测。 01 概要简介 计算机视觉的自监督学习取得了巨大的进步，并改进了许多下游视觉任务，例如图像分类、语义分割和对象检测。其中，生成式自监督视觉学习方法如M
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 在这项研究中，来自百度研究院和香港大学的研究者重新思考了局部自注意力机制，提出了特征空间局部注意力（feature-space local attention或简称FSLA）。 Vision Transformer 舍弃了 ConvNet 先验信息，通过引入自注意力机制对远距离特征依赖进行建模，提升了模型的表征能力。然而 Vision
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一种新的集成视觉和检测 Transformer 的目标检测器 ViDT。 转自《机器之心》Transformer 在 NLP 任务中取得不错的发展，许多研究将其引入到计算机视觉任务中。毫不夸张的说，Transformer 正在改变计算机视觉的格局，尤其是在识别任务方面。例如 Detection transformer 是第一个用于目标
2022 年，Vision Transformers（ViT） 已经成为了卷积神经网络 （CNN） 的最具有竞争力替代品。虽然卷积神经网络目前在计算机视觉中处于领先地位，被广泛用于不同的图像识别任务。但是ViT 模型在计算效率和准确性方面比当前的 SOTA算法（CNN） 高出了近 4 倍。
CV（计算机视觉）领域一直是引领机器学习的弄潮儿。近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨。小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡～
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】还在发愁注意力的复杂度太高？最近来自西蒙菲莎的华人团队提出一个新机制QuadTree Attention，不仅能够大幅降低计算复杂度，性能还不受影响，并且在self attention和cross attention的任务里都适用！ Transformer模型能够捕捉长距离依赖和全局信息，在引入计算机视觉任务后，大多都取得了显著的性能提升。但Transformer的缺陷始终还是绕不过：时间和空间复杂度太高，都是输入序列长度的二次方。通常情况下
在深度学习领域，模型的性能不断提升，但同时计算复杂性和参数数量也在迅速增加。为了让模型更高效地捕获输入数据中的信息，研究人员开始转向各种优化策略。正是在这样的背景下，注意力机制（Attention Mechanism）应运而生。本节将探讨注意力机制的历史背景和其在现代人工智能研究和应用中的重要性。
自从Vision Transformer（ViT）的开创性工作以来，视觉 Transformer 在诸如图像分类、目标检测和语义分割等各种计算机视觉任务中取得了令人瞩目的进展。它们为这些任务提供了新的模式和解决方案，同时打破了卷积神经网络（CNNs）在计算机视觉领域的垄断。普遍认为，自注意力是 Transformer 成功的关键。这种注意力机制能够同时建模输入序列中不同位置之间的关系，在全局特征交互和长距离依赖提取方面表现出色。
本文将会介绍计算机视觉中的注意力（visual attention）机制，本文为了扩大受众群体以及增加文章的可读性，采用递进式的写作方式。第1部分的全部以及第2部分的大部分是没有专业障碍的，后续的部分是为了更深入地了解计算机视觉中的注意力机制。
近年来，基于自注意力特别是 Transformer 的方法大量涌现，首先是在自然语言处理领域，最近在计算机视觉领域。
机器之心原创 作者：高静宜 2016 年 4 月，腾讯 AI Lab 正式成立，结合腾讯的业务场景，针对计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习四个方向进行人工智能领域的相关研究。其中，计算机视觉团队是较早组建的研究团队之一，由计算机视觉和机器学习专家刘威博士带领十余位基础研究科学家，具体围绕大规模图像分类、视频编辑与生成、时序数据建模和增强现实等项目展开研究。该团队专注于中高层视觉问题，加深可视结构数据理解，同时对计算机视觉+NLP、计算机视觉+信息检索等学科交叉领域具有浓厚的研究兴趣。 今年，腾讯
机器之心报道 机器之心编辑部 2017 年 7 月 11 日，专注于计算机视觉和深度学习的国内人工智能企业商汤科技完成 4.1 亿美元融资的消息引爆业内。本次融资创下了全球人工智能公司单轮融资的最高纪录。作为一家专注于计算机视觉和深度学习的新锐公司，在即将到来的世界顶级计算机视觉会议 CVPR（7 月 21 日-26 日，美国夏威夷）上，商汤科技也将带来一系列的技术 Demo、Presentation、PartyTime 等活动。在本届 CVPR 2017 大会上，商汤科技及香港中大-商汤科技联合实验室共
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 计算机视觉行业，经历了从特征工程到深度学习的历史性变迁。近些年来随着神经网络和边缘计算的发展，计算机视觉成为了人工智能行业最先成熟的一个发展分支，广泛应用在工业、交通、后勤、农业、医疗等领域。 01 计算机视觉的发展历程 计算机视觉经历了从特征工程到深度学习的发展阶段，而深度学习又发展出卷积神经网络（Convolutional Neural Network）和视觉转换器（Vision Transformer）的不同实现方式。 传统的特征工程使用大量的
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码地址：https://github.com/hkzhang91/ParC-Net 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 继承ConvNet和Transformer优点的位置敏感的循环卷积。 01 概述 最近，vision transformers开始显示出令人印象深刻的结果，显着优于基于大型
作者：Greg Mehdiyev, Ray Hong, Jinghan Yu, Brendan Artley翻译：陈之炎校对：ZRX 本文约2800字，建议阅读12分钟本文由Simon Fraser大学计算机科学专业硕士生撰写并维护，同时这也是他们课程学分的一部分。 本博由Simon Fraser大学计算机科学专业硕士生撰写并维护，同时这也是他们课程学分的一部分。 想了解更多关于该项目的信息，请访问： sfu.ca/computing/mpcs 简介 看到这张照片时，首先映入眼帘的是什么？相信大多数人的眼
机器之心最新一期线上分享邀请到了约翰霍普金斯大学计算机系博士生杨程麟，为大家解读他们近期的工作 MOAT。 本次分享的工作 MOAT （收录于 ICLR2023）是一系列基于移动卷积（即倒数残差模块）和注意力机制的神经网络。与目前将单独的移动卷积和 Transformer 模块堆叠在一起的工作不同，该工作有效地将它们合并成 MOAT 模块。从标准 Transformer 模块开始，该工作将其多层感知器替换为移动卷积，并重新排列其在注意力操作之前。移动卷积不仅增强了网络的表征能力，还生成了更好的下采样特征。该
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习最令人兴奋的应用之一是智能照片美化，例如为黑白图像着色、破损图片修复以及去模糊等。 以黑白图像着色为例，通过将 AI 与照片着色相结合，即使不会使用Photoshop 等图片编辑工具，为黑白照片着色也可以一键完成。 这具体是如何实现的？下面就来告诉你！ 1 颜色空间 当我们加载图像时，会得到一个3维（高度、宽度、颜色通道）数组，其中颜色通道的数据代表 RGB 颜色空间中的颜色，每个像素都有 3 个数字，表示该像素的红色、绿色和蓝色值。 在图1中
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 这篇文章从感知机开始，按照时间顺序回顾了深度学习的历史。 转自《机器之心》 这篇文章从感知机开始，按照时间顺序回顾了深度学习的历史。 1958 年：感知机的兴起 1958 年，弗兰克 · 罗森布拉特发明了感知机，这是一种非常简单的机器模型，后来成为当今智能机器的核心和起源。 感知机是一个非常简单的二元分类器，可以确定给定的输入图像
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.06374.pdf 代码地址：https://github.com/wzhouxiff/RestoreFormer.git 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G Blind face恢复是从未知退化中恢复高质量的人脸图像。由于人脸图像包含丰富的上下文信息，研究者提出了一种方法，RestoreFormer，它
本文旨在介绍/更新Transformers背后的主要思想，并介绍在计算机视觉应用中使用这些模型的最新进展。
源代码：https://github.com/zh460045050/SNL_ICCV2021
场景描述：人工诊断车辆故障的方法并不少，但流程相对繁琐费时。基于大数据，利用计算机视觉技术以及传感器监测手段，对车辆故障进行诊断，能够减少人工工作时间以及检测准确率。
Attention机制源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性的关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。实现这一能力的原因是人类视网膜的不同部位，具有不一样的信息处理能力，即不同部分的敏锐度不同，人类视网膜中央凹部位具有最高的信息敏锐度。为了合理的利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后重点关注它。例如人们在使用电脑屏幕看电影的时候，会重点关注和处理屏幕范围内的视觉，而电脑屏幕外的视觉如键盘、电脑背景等等都会被忽略。
在计算机视觉技术发展中，最重要的模型当属卷积神经网络（CNN），它是其他复杂模型的基础。
引言：基于深度学习的方法在计算机视觉领域中最典型的应用就是卷积神经网络CNN。CNN中的数据表示方式是分层的，高层特征表示依赖于底层特征，由浅入深抽象地提取高级特征。CNN的核心是卷积核，具有平移不变性和局部敏感性等特点，可以捕捉局部的空间信息。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参，该库包含大量的改进模块，可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先
目标检测是计算机视觉领域最基本但最具挑战性的研究任务之一，其目的是为输入图像中的每个目标预测唯一的边界框，该边界框不仅包含位置，还包含类别信息。在过去几年中，这项任务已被广泛开发并应用于广泛的潜在应用，例如自动驾驶和计算机辅助诊断。
“计算机视觉战队”在今天给大家带来干货的之前，先说一些最近我发现的一些事。（纯自己的见解）最近，CVPR2019让圈内有一次火热起来，出现了一大波新技术新思想新框架，对应的技术确实值得我们去学习！
今天给大家介绍的是微软亚洲研究院的一篇文章”Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows”。从语言到视觉应用Transformer的挑战来源于两个领域的差异，例如和文本字词相比视觉实体的复杂变化以及图像像素的高分辨率两方面的差异。为了解决这样的问题，作者在这篇文章中提出一种称为Swin Transformer新型Vision Transformer。Swin Transformer使用允许跨窗口连接的移动窗口将自注意力限制在不重叠的局部窗口上计算表示，其提出的层次结构具有不同尺度上图像上建模的灵活性，在各种视觉任务上取得优秀的结果，有望在计算机视觉领域取代CNN成为一种通用框架。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Yin_A-ViT_Adaptive_Tokens_for_Efficient_Vision_Transformer_CVPR_2022_paper.pdf 代码地址：https://github.com/NVlabs/A-ViT 计算机视觉研究院专栏 作者：E
5月4日，谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision》，引起了广大计算机视觉的研究人员的热烈讨论。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
Attention 现在已经火爆了整个 AI 领域，不管是机器视觉还是自然语言处理，都离不开 Attention、transformer 或者 BERT。下面我效仿 EM九 层塔，提出Attention 九层塔。希望能与大家交流。有更好的想法也欢迎在评论区提出一起讨论。
近年来，自注意力机制已经广泛应用于自然语言处理中，今天我将分享一下如何将自注意力机制应用在图像分割任务中。
Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构，创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建，并减少了对手工组件的需求。
---- 新智元报道 作者：袁路 编辑：好困 【新智元导读】在最近放出的CVPR 2021论文中，微软的研究者提出了多重注意力机制统一目标检测头方法Dynamic Head。在Transformer骨干和额外数据加持下，将COCO单模型测试取得新纪录：60.6 AP。 随着注意力机制在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能领域风靡，计算机视觉领域刷榜之争可谓是进入白热化阶段。 近期大量工作刷新现有各项任务SOTA：前脚谷歌刚在图像识别ImageNet上准确度超过90，紧接着微软又在目标检测COCO
卷积神经网络(CNN)广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品中，但是标准的CNN算法仍然有局限性，在很多方面还可以改进。这篇文章讨论了语义分割和编码器-解码器架构作为例子，阐明了其局限性，以及为什么自注意机制可以帮助缓解问题。
来源：PaperWeekly 本文长度为636字，建议阅读3分钟 本文为你分享6份最新的开源代码，包括自然语言处理、计算机视觉和机器学习3个方面。 自然语言处理 1DuReader: a Chinese Machine Reading Comprehension Dataset from Real-world Applications @zhangjun 推荐 #Machine Reading Comprehension 大型中文阅读理解数据集，工作来自百度。 论文链接 https://www.pa
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