發(fā)簡信
IP屬地：上海
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閱讀筆記-Less is More: Focus Attention for Efficient DETR論文鏈接： 代碼鏈接： 1.動機(jī) 本文主要針對的是DETR類方法過高的計算復(fù)雜度問題，具體而言是encoder中所有的位置都作為key帶來的高計...
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閱讀筆記-NVAutoNet: Fast and Accurate 360 3D Perception for Self-Driving論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2303.12976.pdf[https://arxiv.org/pdf/2303.129...
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閱讀筆記-Image as Set of Points論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2303.01494.pdf[https://arxiv.org/pdf/2303.014...
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閱讀筆記- MetaFormer Baseline for Vision源碼地址：https://github.com/sail-sg/metaformer[https://github.com/sail-sg/me...
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閱讀筆記- Spatial DETR: Robust Scalable Transformer-Based 3D Object Detection from Multi-view Camera ...來源：https://markus-enzweiler.de/downloads/publications/ECCV2022-spatial_d...
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閱讀筆記- Li3DeTr: A LiDAR based 3D Detection Transformer這篇文章整體沒什么好說的，只是將Deformable DETR應(yīng)用到了LiDAR 3D檢測任務(wù)上，所以我們這里看一下其細(xì)節(jié)部分就行。 1. 方法...
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閱讀筆記-Transformer Quality in Linear Time這篇文章的目的是為了解決transformer 處理長序列任務(wù)遇到的計算復(fù)雜度較高的問題。為了解決這個問題，許多工作聚焦于探索更有效的注意力機(jī)制...
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閱讀筆記 - The Devil in Linear Transformer來源：https://www.researchgate.net/publication/364419868_The_Devil_in_Linea...
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閱讀筆記-TransVOS: Video Object Segmentation with Transformers文章要解決的任務(wù)是semi-supervised video object segmentation, 該任務(wù)的定義是給定一段圖像序列，其中第一...