即插即用 | CNN与Transformer都通用的Trick，即插即涨点即提速！（二）
3、本文方法3.1、ParC Operation1、Vanilla Depth-wise Convolution为了描述在B×C×H×W形状的4D输入张量上以水平维进行的一维深度卷积（称为Conv1d-H），可以首先关注一个特定的通道。将输出表示为 ，输入为，卷积权重为 。然后，带零填充的Pytorch型卷积（即F.conv1d）可以表示为：其中，用于抵消输入两侧标量的额外填充。等式1中，是其局....
即插即用 | CNN与Transformer都通用的Trick，即插即涨点即提速！（一）
近年来，Transformer模型在各个领域都取得了巨大的进展。在计算机视觉领域，视觉Transformer（ViTs）也成为卷积神经网络（ConvNets）的有力替代品，但它们还无法取代ConvNet，因为两者都有各自的优点。例如，ViT善于利用注意力机制提取全局特征，而ConvNets由于其强烈的归纳偏差，在建模局部关系时更有效。一个自然的想法是结合ConvNets和ViT的优势来设计新的结....
即插即用 | CNN与Transformer都通用的Trick，即插即涨点即提速！
近年来，Transformer模型在各个领域都取得了巨大的进展。在计算机视觉领域，视觉Transformer（ViTs）也成为卷积神经网络（ConvNets）的有力替代品，但它们还无法取代ConvNet，因为两者都有各自的优点。例如，ViT善于利用注意力机制提取全局特征，而ConvNets由于其强烈的归纳偏差，在建模局部关系时更有效。一个自然的想法是结合ConvNets和ViT的优势来设计新的结....
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