该项目提出了一种新颖的增强Transformer的方法,使用来自不同模态的无关数据,例如使用音频数据来改善图像模型。多模式路径独特地连接了两种不同模态的Transformer,使目标模态能够从另一种模态的优势中受益。
Read MoreSegMamba是一种专为3D医学图像分割设计的模型,它提供了一种比Transformer架构更高效的替代方案。SegMamba采用全卷积神经网络架构,可以对3D医学图像进行有效的分割,尤其是在肿瘤分割方面表现出色。与传统的医学影...
Read More研究人员开发出了一种新方法来创建场景图,使该过程更快速和高效。他们基于Transformer的技术专注于改进模型对图像中不同元素的理解和连接方式,从而提高了模型在挑战性任务上的性能。
Read More本文全面介绍深度学习在计算机视觉中的关键领域--盲目运动去模糊技术的作用。从传统方法的基本概念和局限性到现代技术如CNN、GAN、RNN和Transformer的详细比较,本文进行了全面的梳理。本文还对计算机视觉领域的未来...
Read MoreTogether Compute一直在探索不同的Transformer替代方案。最近,他们发布了一款检索模型,该模型的表现优于许多闭源嵌入式模型,适用于检索任务。该模型命名为Monarch Mixer 32k。它是一个基于深度神经网络的模型,可...
Read More大多数音频生成技术使用扩散或自回归模型来生成声音。而这项研究并不使用多步骤或复杂的Transformer。相反,它使用了一个掩码语言模型来生成音频令牌。
Read MoreeTH(Electric Transformer House)是一款可扩展的豪华迷你住宅,拥有400平方英尺的居住空间、太阳能电池板等多项功能。该房车拥有豪华的内饰、智能科技以及清洁能源供离网能力使用。它配备了美食厨房、宽敞的客厅和...
Read More视觉Transformer (ViT)已经成为视觉领域的主要研究方向,然而在它们的嵌入中,仍然有时会出现网格状的伪影。这使得社区在将其应用于下游任务时持怀疑态度。本研究提出了一种更新位置嵌入的方法,消除了这一问题,并...
Read MoreTransformer是自然语言处理中非常重要的模型,但对于初学者来说可能有些困难。然而,这篇文章提供了一个非常好的介绍,对于具有基本数学和Python技能的人来说非常易于理解。作者详细解释了Transformer的工作原理,并...
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