RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的RT-DETR轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念,通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本,同时减少扩展比率并增加宽度,降低延迟,并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题,提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_....

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的YOLOv11轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念,通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本,同时减少扩展比率并增加宽度,降低延迟,并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题,提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_....

ViTGAN:用视觉Transformer训练生成性对抗网络 Training GANs with Vision Transformers
> @[TOC](目录)ViTGAN是加州大学圣迭戈分校与 Google Research提出的一种用视觉Transformer来训练GAN的模型。该论文已被NIPS(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,计算机人工智能领域A类会议)录用,文章发表于2021年10月。论文地址:https://arx....
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