DHVT:在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距,解决从零开始训练的问题
在空间方面,采用混合结构,将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中,迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面,引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的“head token”设计,帮助重新校准信道表示,并使不同的信道组表示相互交互。 Dynamic Hybrid Vision Transformer (DHVT) 1、顺序重叠补丁嵌入 (Sequential Ove...

CVPR 2022 | 提高小数据集利用效率,复旦等提出分层级联ViT网络
来自复旦大学、上海市智能信息处理重点实验室和香港大学的研究者提出了一种基于 DINO 知识蒸馏架构的分层级联 Transformer (HCTransformer) 网络。 小样本学习是指从非常少量的标记数据中进行学习的问题,它有望降低标记成本,实现低成本、快速的模型部署,缩小人类智能与机器模型之间的差距。小样本学习的关键问题是如何高效地利用隐藏在标注数据中的丰富信息中进行学习。近年来,...

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