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【速领原文和代码】谷歌新作|基于k-means的Transformer
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【资料领取】 本论文+代码文件较大。需要的同学点击链接加我 私发给你:https://dnu.xet.tech/s/Xq4b0 【论文简述】《K-means Mask Transformer》 基于transformer的端到端框架已经成功地应用于多种计算机视觉任务,尤其是交叉注意模块的transformer解码器。然而,幕后的工作机制仍不清楚。交叉注意起源于自然语言处理社区,最初是为语言问题设计的,如神经机器翻译,其中输入序列和输出序列共享相似的短长度。 当涉及到某些视觉问题时,这种隐含的假设就会产生问题,即在对象查询和空间扁平像素特征之间执行交叉注意。具体来说,通常使用少量的对象查询(如128次查询),而输入图像可以包含数千个像素,用于检测和分割的视觉任务。作者提出了新的k-means Mask Xformer (kMaX-DeepLab),它重新考虑像素特征和对象查询之间的关系,并从k-means聚类的角度重新设计交叉注意。
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