ransformer

Efficient Multimodal T ransformer with Dual-Level Feature Restoration for Robust..个人理解

文章目录1-1.解决问题1-2.解决方案2.算法2-1.EMT流程2-2.Dual-levelfeaturerestoration2-2-1.Low-levelfeatureReconstruction2-2-2.High-levelfeatureattraction2-3.总loss1-1.解决问题MultimodalSentimentAnalysis(MSA)多模态情绪分析中在未对齐的多模态数
double_yellow·2023-11-22 10:18

TT U-Net: Temporal T ransformer U-Net for Motion Artifact Reduction using PAD in Cardiac CT

TTU-Net:使用PseudoAll-phase临床数据集在心脏CT中减少运动伪影的TemporalTransformerU-Net论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10236564项目链接：https://github.com/ivy9092111111/TT-U-NetAbstract心脏不自主运动仍然是心脏计算机断层扫描(CT)成像的一个挑
通街市密人有·2023-11-15 09:24

学习记录——Transformer、ViT、Swin-Transformer、SegFormer、TopFormer、Seaformer

Transformer2017ComputationandLanguageGoogleSelf-Attention、Multi-HeadAttention位置编码原理参考链接ransformer网络结构
Chaoy6565·2023-07-16 14:15

P2T: Pyramid Pooling T ransformer for Scene Understanding

论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.12011中文版本：https://mmcheng.net/wp-content/uploads/2022/08/22PAMI_P2T_CN.pdf代码链接：https://github.com/yuhuan-wu/P2TP2T:PyramidPoolingTransformerforSceneUnderstanding一、摘要二、研
小小小~·2023-02-02 13:18

无卷积结构(那就纯ransformer)的参考图像分割：ReSTR: Convolution-free Referring Image Segmentation Using Transformers

无卷积结构{那就纯Transformer}的参考图像分割：ReSTR:Convolution-freeReferringImageSegmentationUsingTransformers一、Abstract二、引言三、相关工作3.1语义分割3.2参考图像分割3.3视觉Transformer四、方法4.1视觉语言特征提取4.1.1视觉编码器4.1.2语言编码器4.2多模态融合编码器4.3粗糙-细化
乄洛尘·2022-12-28 09:57

初识Transformer之Attention is all you need

文章目录前言一、初识ransformer从宏观视角看自注意力机制从微观视角看自注意力机制什么是查询向量、键向量和值向量向量？
等风来~~·2022-10-27 21:15

Transformer结构详解

Transformer结构详解1.ransformer整体结构2.Transformer的输入2.1单词Embedding2.2位置Embedding3.self-attention（自注意机制）3.1self-attention
Litra LIN·2022-10-10 09:36
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