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May / 11

Nov / 21

  • Aufmerksamkeitsübertragung: Isolierung der Rolle von Aufmerksamkeitsmechanismen bei Vision Transformern
    Nov 21, 2024 at 06:00 pm
    Vision Transformers (ViTs) haben die Computer Vision revolutioniert, indem sie eine innovative Architektur anbieten, die Selbstaufmerksamkeitsmechanismen zur Verarbeitung von Bilddaten nutzt. Im Gegensatz zu Convolutional Neural Networks (CNNs), die zur Merkmalsextraktion auf Faltungsschichten angewiesen sind, unterteilen ViTs Bilder in kleinere Patches und behandeln sie als einzelne Token. Dieser tokenbasierte Ansatz ermöglicht eine skalierbare und effiziente Verarbeitung großer Datensätze, wodurch ViTs besonders effektiv für hochdimensionale Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung sind. Ihre Fähigkeit, den Informationsfluss zwischen Tokens von der Art und Weise zu entkoppeln, wie Funktionen innerhalb von Tokens extrahiert werden, bietet einen flexiblen Rahmen für die Bewältigung verschiedener Herausforderungen im Bereich Computer Vision.

Jul / 01

  • Transformatoren verstehen
    Jun 28, 2024 at 02:02 am
    Eine einfache Aufschlüsselung von „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen“¹

May / 27

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