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  FlexAttention:解决二次复杂度，将ViT输入提升至1008 | ECCV 2024

  是一种旨在增强大型视觉语言模型的方法，通过利用动态高分辨率特征选择和分层自注意机制，使其能够有效地处理并从高分辨率图像输入中获得优势，在性能和效率方面超越了现有的高分辨率方法。...

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  利用注意图进行场景分类的深度判别表示学习

  利用注意图进行场景分类的深度判别表示学习题目：DeepDiscriminativeRepresentationLearningwithAttentionMapforSceneClassification作者：JunLi,...

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  注意力机制如何助力GAN生成更高质量的图像?

  |前人工作...

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  你算个什么鸟?AI十级“找茬”选手诞生

  杨净丰色发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI...

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  无监督学习新研究简单的图像旋转预测，为特征学习提供强监督信号

  新智元推荐原文来源：arXiv作者：SpyrosGidaris、PraveerSingh、NikosKomodakis「雷克世界」编译：嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA【新智元导读】在论文中，研究人员训练卷积神经网络来识别被应...

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  CV 中的 attention --- scSE 模块

  导读本文介绍了一个用于语义分割领域的attention模块scSE。scSE模块与之前介绍的BAM模块很类似，不过在这里scSE模块只在语义分割中进行应用和测试，对语义分割准确率带来的提升比较大。scSE...

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  用自注意力增强卷积:这是新老两代神经网络的对话(附实现)

  2014年，Bahdanau等人针对机器翻译任务提出了注意模型，现在它已成为一种常用的神经网络方法。近日，谷歌大脑在arXiv上公布了一篇新论文，提出使用注意机制增强卷积以加强获取全局相关性的能力。在图像分类和目标检测上的实验结果表...

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  清华团队将Transformer用到点云分割上后，效果好极了

  萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI当Transformer遇上3D点云，效果会怎么样？...

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  CVPR | 视觉推理解释框架VRX:用结构化视觉概念解释网络推理逻辑

  机器之心发布作者：葛云皓...

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  在视觉场景中定位声源方法概述 视觉定位的原理

  识别声源与视觉场景之间的对应关系是一个很有用的问题。论文《LearningtoLocalizeSoundSourceinVisualScenes》介绍了一种新的方法，这种方法有助于在视觉线索和声源定位之间形成一种相互关系。介绍...

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