transformer-based networks | BriefGPT

关键词transformer-based networks

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SpikeZIP-TF：基于 Transformer 的 SNN 所需的转换
SpikeZIP-TF 是一种新的 ANN-to-SNN 转换方法，其 ANN 和 SNN 之间的等效性不会导致准确率降低，在 CV 和 NLP 任务上分别获得了 83.82% 和 93.79% 的准确率，优于目前最先进的基于 Transf
PDFa month ago
Vivim: 一种用于医学视频对象分割的视频视觉蛇
这篇研究论文介绍了一种基于视频视觉 Mamba 框架的医学视频目标分割任务方法 Vivim，通过设计的时间 Mamba 块，有效地将长期时空表示压缩为不同尺度的序列，相比现有的基于 Transformer 的方法，我们的模型在保持出色的分割
PDF5 months ago
三视图遇上高斯点云投影：使用 Transformer 快速且可推广的单视图 3D 重建
通过前向推理，我们介绍了一种从单张图像高效生成三维模型的新方法，利用基于 Transformer 的网络，即点解码器和三面解码器，通过混合的 Triplane-Gaussian 中间表示重建三维物体，从而在渲染速度和渲染质量上实现了平衡，并
PDF7 months ago
Tabdoor: 基于 Transformer 的表格数据神经网络的后门漏洞
使用深度神经网络对表格数据进行背门攻击的综合分析，结果显示转换器模型上的表格数据非常容易受到背门攻击，而傅立叶变换作为一种防御技术可以有效应对。
PDF8 months ago
基于局部视觉变换器的交通标志识别
通过结合卷积网络和 Transformer 网络的优势，本研究提出了一种新型的模型用于交通标志识别，实验证明该模型在德国和波斯交通标志数据集上超过了纯 Transformer 模型和最佳卷积网络的准确率，并且在保持快速推理速度的同时，更适合
PDF8 months ago
随机融合优化运输的 Transformer
基于最优输运的层对齐方法，能够融合不同大小的变压器网络，提供了一种压缩变压器的新方法，并在图像分类和自然语言建模任务中表现出优越性能。
PDF9 months ago
GAMUS：一种适用于遥感数据的几何感知多模态语义分割基准测试
本文提出一种基于 RGB-Height 数据的遥感多模态语义分割新基准数据集，包含大规模数据集，认真评测已有的方法并提出一种新的 Transformer-based 中间多模态融合 (TIMF) 模块来适应令人满意的语义分割性能。
PDFa year ago
ICLR注意力可收缩变换器用于精确图像恢复
本文提出了 Attention Retractable Transformer (ART) 用于图像修复任务，通过在网络中使用稠密和稀疏注意力模块，实现更广泛的接受域并提高了 Transformer 的表征能力。大量实验结果验证了该方法在各
PDF2 years ago
用于自动医学图像分割的高分辨率 Swin Transformer
本研究提出了一种基于 Transformer 的医学图像分割网络 HRSTNet，其采用具有高分辨率的设计风格，用 Transformer 块代替卷积层，不断交换不同分辨率的特征图集来提高性能
PDF2 years ago
ACL社交媒体投诉严重性建模
本篇论文是第一次在计算语言学领域研究投诉的严重程度等级，在公开数据集中加入四个严重程度等级并采用不同的基于 transformer 的网络结构和语言信息来训练模型，在二进制投诉检测和投诉严重程度等级多任务设置的联合模型中达到了最新的最优结果
PDF3 years ago