超越 Swin、ConvNeXt | Facebook提出Neighborhood Attention Transformer
1事出缘由自2020年以来，学术界已经提出很多关于Vision Transformer的架构和方法，也有很多关于高效Transformer的工作被提出。但是，不管是标准的ViT还是高效的ViT，虽然其中的Self Attention相对于嵌入维度具有线性复杂度(不包括线性投影)，但相对于Token数量却具有二次复杂度。而Token的数量通常又与图像分辨率呈线性相关。因此，更高的图像分辨率将会带来....
训练速度远超3D CNN，提速3倍！Facebook首发「时空版」Transformer
新智元报道 来源：Facebook AI编辑：LQ【新智元导读】Facebook AI推出了全新的视频理解架构TimeSformer，这也是第一个完全基于Transformer的视频架构。视频剪辑上限可达几分钟，远远超过当下最好的3D CNN，且成本更低。TimeSformer即Time-Space Transformer，这是第一个完全基于Transformer的视频架....
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