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【CVPR'24】TransNeXt: Vision Transformers的稳健中央凹视觉感知
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本期讲者是独立研究者时代,她将为大家解读CVPR'24 文章TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers,这篇文章主要介绍了名为TransNeXt的视觉Transformer模型,该模型通过模拟生物视觉的特点,实现了更自然的视觉感知。作者提出了像素关注(Pixel-focused Attention)和聚合像素关注(Aggregated Pixel-focused Attention)等新的注意力机制,以及卷积GLU(Convolutional GLU)等新的通道混合方法,以提高模型的鲁棒性和性能。实验证明,TransNeXt模型在目标检测、语义分割等任务上表现出色,并且在处理大图像尺寸和多尺度推理方面具有优势。
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