msra

国科大&北大&MSRA提出高分辨率Transformer，开源！...

由国科大&北大&MSRA联合提出高分辨率Transformer《HRFormer》，代码已开源！
我爱计算机视觉·2022-12-19 13:53

继 Swin Transformer 之后，MSRA 开源 Video Swin Transformer，在视频数据集上SOTA

的通用视觉架构：Swin-Transformer带来多任务大范围性能提升』、『SwinTransformer为主干，清华等提出MoBY自监督学习方法，代码已开源』，SwinTransformer惊艳所有人之后，MSRA
我爱计算机视觉·2022-12-14 06:19

上科大&Intel&MSRA提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型...

KD-VLP:ImprovingEnd-to-EndVision-and-LanguagePretrainingwithObjectKnowledgeDistillation』，由上科大&Intel&MSRA
我爱计算机视觉·2022-12-13 11:46

知识图谱构建流程原型、工具、数据、表示、推理以及可视化

知识图谱开源数据：开源图谱评测数据MSRA-NER实体数据集https://github.com/GuocaiL/nlp_corpus/tree/main/open_ner_data/MSRA人民日报实体数据集
wwlsm_zql·2022-12-12 22:43

Swin-Transformer通用视觉骨干网络主体结构代码解释

Swin-Transformer由MSRA视觉计算组的team于2021年发表的工作，在多个视觉任务以及多个数据集上均取得了十分优秀的结果。
春野运·2022-12-12 11:20

【CV】深度了解自监督学习，就看这篇解读 ！SimMIM：掩码图像建模的简单框架...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读SimMIM是继BEiT之后，MSRA又提出的一个MIM任务上的预训练CV模型。
风度78·2022-12-10 11:23

CVPR22 ｜CMT：CNN和Transformer的高效结合（开源）

华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT，通过简单的结合传统卷积和Transformer，获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet，ViT和MSRA的SwinTransformer
Tom Hardy·2022-12-09 08:59

清华和MSRA提出Fastformer：又快又好的Transformer新变体！

本文转载自：机器之心从训练与推理效率来看，清华和微软亚研提出的Fastformer无愧于「fast」。在过去的几年里，Transformer及其变体在很多领域取得了巨大成功，但由于其复杂度与序列长度的二次方成正比，它的计算效率并不高。虽然之前已经有很多研究致力于Transformer的加速，但在遇到长序列时，这些方法要么低效，要么无效。在这篇论文中，来自清华大学、微软亚洲研究院的研究者提出了一种基
深度学习技术前沿·2022-12-08 19:56

MSRA新作SimMIM收录CVPR 2022！高达87.1%准确率！掩码图像建模新框架...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：机智勇敢萌刚刚|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/435389007前言Amusi注意到去年11月份何恺明一作的MAE收录到CVPR2022Oral！详见：何恺明一作MAE收录CVPR2022Oral！高达87.8%准确率！自监督领域新代表作，也刚刚注意到：同年11
Amusi（CVer）·2022-12-04 06:31

只需一个损失函数，一个超参数即可压缩BERT,MSRA提模型压缩新方法

2020-03-1314:37:47机器之心报道参与：魔王来自武汉大学、北京航空航天大学和微软亚洲研究院的这项研究为模型压缩提供了新方向。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.02925.pdf这篇论文提出了一种新型模型压缩方法，能够通过逐步模块替换（progressivemodulereplacing）有效地压缩BERT。该方法首先将原版BERT分割成多个模块，并构建更
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-02 19:11

12层的bert参数量_只需一个损失函数、一个超参数即可压缩BERT，MSRA提出模型压缩新方法...

来自武汉大学、北京航空航天大学和微软亚洲研究院的这项研究为模型压缩提供了新方向。机器之心报道，参与：魔王。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.02925.pdf这篇论文提出了一种新型模型压缩方法，能够通过逐步模块替换（progressivemodulereplacing）有效地压缩BERT。该方法首先将原版BERT分割成多个模块，并构建更加紧凑的替代模块；然后，用替代模
weixin_39931362·2022-12-02 19:11

12层的bert参数量_只需一个损失函数，一个超参数即可压缩BERT,MSRA提模型压缩新方法...

机器之心报道参与：魔王来自武汉大学、北京航空航天大学和微软亚洲研究院的这项研究为模型压缩提供了新方向。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.02925.pdf这篇论文提出了一种新型模型压缩方法，能够通过逐步模块替换(progressivemodulereplacing)有效地压缩BERT。该方法首先将原版BERT分割成多个模块，并构建更加紧凑的替代模块；然后，用替代模块随
weixin_39517546·2022-12-02 19:10

北京内推 | 微软研究院科学智能中心招聘多模态学习方向研究实习生

团队成员（原MSRA机器学习组）曾主导开发了众多创新、高效、实用的算法工具包，如LightGBM，LightLDA,DualL
PaperWeekly·2022-12-01 10:40

使用Swin-Transformer-Semantic-Segmentation训练自己的数据（语义分割，自己做数据）

MSRA再一次拿到BestPaper，上一次可以追溯到ResNet，巧合的是，
中科哥哥·2022-11-29 11:34

DCNv2回顾，可变形卷积网络升级版，可用于各种视觉相关任务

DeformableRoIPooling本文回顾了由中国科技大学和微软亚洲研究院(MSRA)联合发布的DeformableConvNetsv2(DCNv2)。
ronghuaiyang·2022-11-26 08:10

可变形卷积系列(二) MSRA提出升级版DCNv2，变形能力更强 | CVPR 2019

论文提出DCNv2，不仅对DCNv1的结构进行了改进，还使用了有效的蒸馏学习策略，使得性能有很大的提升，各个方面都值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.11168Introduction 在提出可变形卷积DCNv1后，论文提出新版
晓飞的算法工程笔记·2022-11-26 07:32

Kaiming He 何恺明 http://kaiminghe.com/

MenloPark,CAIamaResearchScientistatFacebookAIResearch(FAIR)asof2016.BeforethatIwaswithMicrosoftResearchAsia(MSRA
qq_27882259·2022-11-25 08:10

工程实践_深度学习训练模型时Loss出现NAN的原因及解决办法

4.更换参数初始化方法（对于CNN，一般用xavier或者msra的初始化方法）。5.减小学习率，减小Batchsize。6.加入梯度截断（gradientclipping）。
TravelingLight77·2022-11-25 08:57

深度学习模型中出现loss nan解决办法

学习率减小，batch_size减小3网络结构不合理4归一化减均值，除方差，bn,L1,L25在loss函数某个位置添加1e-106不恰当的损失函数7更换参数初始化方法（对于CNN，一般用xavier或者msra
zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-25 08:26

[caffe]深度学习之MSRA图像分类模型Deep Residual Network(深度残差网络)解读

一、简介MSRA的深度残差网络在2015年ImageNet和COCO如下共5个领域取得第一名：ImageNetrecognition,ImageNetdetection,ImageNetlocalization
sunbaigui·2022-11-24 15:15

ICCV 2021 | 微软MSRA提出：训练快速收敛的条件DETR

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童论文：https://arxiv.org/abs/2108.06152代码：https://github.com/Atten4Vis/ConditionalDETR本文作者提出了一种conditionalcross-attentionmechanism用于快速训练DETR，从decoderembedding中学习了
Amusi（CVer）·2022-11-23 23:07

CVPR 2021 | 北大&MSRA提出CPS：基于交叉伪监督的半监督语义分割

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：Charles|源：知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/378120529在这篇文章，我们将解读一下我们发表在CVPR2021的工作CPS:Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCrossPseudoSupervision.我们提出的半监督语义分割算法，在Ci
Amusi（CVer）·2022-11-23 13:02

VALSE2019总结(5)-一些很有insight的poster宣讲

IndRNN,NIPS2018)FishNet()HRNet:DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation(CVPR2019,msra
weixin_30294709·2022-11-23 03:23

Swin Transformer详解

原创：余晓龙“SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindow”是微软亚洲研究院（MSRA）发表在arXiv上的论文，文中提出了一种新型的
CV算法恩仇录·2022-11-21 12:04

应用于图像识别的深度残差网络：ResNet

ResNet1.论文背景2.论文工作2.1BN层2.2残差块2.334层ResNet网络结构1.论文背景《DeepResidualLearningforImageRecognition》ResNet是微软MSRA
stdcoutzrh·2022-11-20 23:57

微软提出Layout，多模态任务也有预训练模型啦

microsoft/unilm/tree/master/layoutlmlayout系列的三个多模态预训练模型都是微软提出的，分别是：LayoutLM、LayoutLMv2、LayoutXLM2020.06，MSRA
zenRRan·2022-11-19 14:26

8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思 | MSRA出品

原作：MSRA陈永强量子位授权转载|公众号QbitAIBERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。
QbitAl·2022-11-01 03:06

MSRA原班人马提出了30亿参数版本的Swin Transformer！

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨小马来源丨我爱计算机视觉【写在前面】在本文中，作者提出了将SwinTransformer缩放到30亿个参数的技术，并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。通过扩大容量和分辨率，SwinTransformer在四个具有代表性的视觉基准上创造了新的记录：ImageNet-V2图像分类的84.0%top-1准确度，COCO目
Tom Hardy·2022-10-05 12:28

MSRA、北大的女娲：图像视频生成的大一统模型

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！新智元编辑：好困小咸鱼LRS【新智元导读】微软亚洲研究院、北京大学强强联合提出了一个可以同时覆盖语言、图像和视频的统一多模态预训练模型——NÜWA（女娲），直接包揽8项SOTA。其中，NÜWA更是在文本到图像生成中完虐OpenAIDALL-E。太卷了，太卷了！在几年前，要说AI能直接用一段文字描述生成清晰的图像，那可真是天方夜谭
机器学习与AI生成创作·2022-10-04 14:31

MSRA和北大提出NÜWA：图像、视频生成大一统！...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：新智元编辑：好困小咸鱼LRS【导读】微软亚洲研究院、北京大学强强联合提出了一个可以同时覆盖语言、图像和视频的统一多模态预训练模型——NÜWA（女娲），直接包揽8项SOTA。其中，NÜWA更是在文本到图像生成中完虐OpenAIDALL-E。5天github项目，已获得1000+star！太卷了，太卷了！在几年前，要说AI
Amusi（CVer）·2022-10-04 14:59

微软发布可变形卷积网络代码：可用于多种复杂视觉任务

引入了两种新的模块来提高卷积神经网络（CNN）对变换的建模能力，即可变形卷积（deformableconvolution）和可变形兴趣区域池化（deformableROIpooling）」，详情参阅机器之心专栏文章《专栏|MSRA
zchang81·2022-09-22 21:45

Deformable Convolutional Networks

refinedetdeformableconvolution（可变形卷积）算法解析及代码分析可变形卷积deformableconvolution学习记录卷积涨点论文复现|AsymmetricConvACNet|ICCV|2019如何评价MSRA
Childhood_Sweetheart·2022-09-22 21:23

中国AI半壁江山：微软亚洲研究院20年20大创业公司

图片来自@MSFTResearch微软亚洲研究院（MSRA）20周岁了。这20年里，发表论文5000多篇，和300多所大学合作，设立了180多个博士项目，院友人数超过7000名。
数智物语·2022-07-08 10:21

Neural Speech Synthesis with Transformer Network

作者：LiNaiHan单位：电子科学与技术&MSRA&STCA会议：AAAI时间:2019.4abstracttacotron的问题：（1）train和infer的效率低；（2）用的是RNN，很难建模长时依赖
林林宋·2022-07-04 07:53

BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别

在MSRA的简体中文NER语料（我是从这里下载的，非官方出品，可能不是SIGHAN2006Bakeoff-3评测所使用的原版语料）上训练NER模型，识别人名、地名和组织机构名。
中国小宝·2022-06-23 07:25

Adobe首席科学家王珏加盟Face++，主管旷视美国研究院

这是继2016年7月前微软亚洲研究院（MSRA）视觉组的首席研究员、华人深度学习科研的领军人物孙剑之后，又一名加入旷视科技的重量级研究员。
weixin_34128411·2022-06-14 14:33

MAE同期工作，MSRA新作SimMiM：掩码图像建模，赶在内卷前的新方向！

ArXiv链接:https://arxiv.org/abs/2111.09886OpenCode:https://github.com/microsoft/SimMIM目录摘要1、介绍2、相关工作3、方法MIM架构可视化结论摘要这篇文章提出了一个新的图像掩码建模的框架SimMiM。我们简单化了最近提出的相关方法，不需要特别的设计需要，例如通过离散VAE或聚类的块掩码和令牌化。为了调查是什么使得掩码
烧技湾·2022-06-14 10:05

问题生成(QG)与答案生成(QA)

继续QG，梳理一下MSRA其他3篇关于QG的paper：Two-StageSynthesisNetworksforTransferLearninginMachineComprehensionQuestionAnsweringandQuestionGenerationasDualTasksAJointModelforQuestionAnsweringandQuestionGenerationQG
refresh&grow·2022-06-04 07:39

真的无语，MSRA连国防七子及北邮学生都不招了

转自：量子位杨净|编辑：JackCui微软亚洲研究院——MSRA，被曝停招国防七子高校及北邮的学生！
程序员对白·2022-04-24 09:31

MSRA提出对象级对比学习的目标检测预训练方法SoCo！性能SOTA！（NeurIPS 2021）...

关注公众号，发现CV技术之美本文分享NeurIPS2021论文『AligningPretrainingforDetectionviaObject-LevelContrastiveLearning』MSRA
我爱计算机视觉·2022-04-24 09:00

MSRA被曝停招国防七子及北邮学生

杨净明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI微软亚洲研究院——MSRA，被曝停招国防七子高校及北邮的学生！
程序员小灰·2022-04-24 09:00

传微软亚研院停招国防七子+北邮实习生，18所「实体清单」高校也在劫难逃？...

网传消息称，微软亚研院（MSRA）开始停招国防七子及北邮学生。这一话题在知乎上引来许多网友关注。一位网友表示，「和北邮同学确认了，消息属实。而且去年进去的，今年只能续签到6月。」
计算机与软件考研·2022-04-24 09:00

MSRA出品

本文是微软亚研院MSRA探索Transfor
SophiaCV·2022-04-24 09:59

MSRA 被曝停招“国防七子”及北邮学生

而在此趋势下，近日微软亚洲研究院（MSRA）被曝停招“国防七子”及北邮学子的消息，更是直接引起了国内的激烈讨论。
CSDN资讯·2022-04-24 09:29

Transformer杀疯了！力压DeepMind、百度，在GNN大赛夺冠

就在刚结束的KDDCup2021和OGB官方联合举办的第一届图神经网络竞赛OGBLarge-ScaleChallenge中，来自微软亚洲研究院(MSRA)和大连理工的团队力压DeepMind、百度等队伍
深度学习技术前沿·2022-03-18 07:44

Transformer杀疯了！竟在图神经网络的ImageNet大赛中夺冠，力压DeepMind、百度.........

就在昨天刚结束的KDDCup2021和OGB官方联合举办的第一届图神经网络竞赛OGBLarge-ScaleChallenge中，来自微软亚洲研究院(MSRA)和大连理工的团队力压DeepMind、百度等队伍
Amusi（CVer）·2022-03-18 07:17

深度学习-Normalization之Cross-Iteration Batch Normalization

对msra的工作都比较关注，最近刚好看到了这篇对传统bn进行改进的论文。
绛洞花主敏明·2022-02-28 07:18

中科大、MSRA提出视觉Transformer BERT预训练新方式，优于MAE、BEiT

©作者|机器之心编辑部来源|机器之心来自中国科学技术大学、微软亚研等机构的研究者提出了PeCo，用于视觉transformer的BERT预训练，在多项任务上实现最高性能。基于大型语料库训练的Transformer模型在自然语言处理中取得了巨大的成功，作为Transformer构建块，self-attention极大地改变了计算机视觉任务。NLP的成功不仅依赖于Transformer的计算效率和可扩
PaperWeekly·2022-02-24 07:55

机器阅读理解

机器阅读理解---machinereadingcomprehension参考：https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/machine-text-comprehension
郭少悲·2022-02-11 12:01

Swin Transformer全方位解读【ICCV2021最佳论文】

今年ICCV的最佳论文还是给到了刷榜各大CV竞赛榜的模型SwinTransformer，研究团队来自MSRA（你大爷还是你大爷啊）。
木盏·2021-10-18 23:11
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