再见卷积神经网络，使用Transformers创建计算机视觉模型
本文旨在介绍/更新Transformers背后的主要思想，并介绍在计算机视觉应用中使用这些模型的最新进展。读完这篇文章，你会知道……为什么Transformers在NLP任务中的表现优于SOTA模型。Transformer模型的工作原理这是卷积模型的主要限制。Transformers如何克服卷积模型的限制。用Transformers完成计算机视觉任务。长期依赖和效率权衡在NLP中，神经语言模型的....
学习笔记 | 深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用
图像识别是一种利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是计算机视觉领域的一个主要研究方向，在以图像为主体的智能化数据采集与处理中具有十分重要的作用和影响。目前图像识别技术在图像搜索、商品推荐、用户行为分析以及人脸识别等互联网应用产品中,，同时在智能机器 人、无人自动驾驶和无人机等高新科技产业以及生物学、医学和地质学等众多学科领域具有广阔的应用前景。早期的图像识....
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