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用Transformer进行图像语义分割,性能超最先进的卷积方法

丰色 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

正如大家所知,在进行图像语义分割时,图像被编码成一系列补丁后往往很模糊,需要借助

Transformer原理

在《机器学习综述》中大致罗列人工智能常见算法,近些年深度学习发展快速,其中Transformer为甚,其英文的意思是变形金刚,对的就是我们看电影变形金刚的意思。Transformer是大语言模型的基础,比如现在常见的GPT、Bert、PaLM等大模型。Transformer概念是由谷歌在2017年《Attention is All You Need》首次提出。它提出了sequence to sequence with self-attention机制,利用attention解决RNN等长文本无法并行计算。

Pytorch一行代码便可以搭建整个transformer模型

transformer模型是在NLP领域发表的论文attention is all you need中提出的一种语言处理模型,其transformer模型由于加速了模型推理时间与训练精度,越来越受到了广大机器学习爱好者的追求。特别是transformer模型应用到CV计算机视觉领域后,transformer模型更是得到了广大的应用。

最近大火的AI绘图stable diffusion也是应用到了transformer模型。虽然transformer模型是Google发布的论文,且最初的实现代码是基于TensorFlow实现的,但是pytorch的流行,让很多机器学习爱好者使用pytorch来实现transformer模型。

使用Transformer来做物体检测

作者:Jacob Briones

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