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Talk預(yù)告 | ICCV'23 華南理工大學(xué)林煒豐:視覺(jué)基礎(chǔ)模型-尺度卷積調(diào)制遇上Transformer

2023-07-31 15:22 作者:TechBeat人工智能社區(qū)  | 我要投稿


本期為TechBeat人工智能社區(qū)519線上Talk!

北京時(shí)間8月3(周四)20:00華南理工大學(xué)—林煒豐的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開(kāi)播!

他與大家分享的主題是:?視覺(jué)基礎(chǔ)模型-尺度卷積調(diào)制遇上Transformer,屆時(shí)將介紹一種新的基礎(chǔ)模型SMT(Scale-Aware Modulation Transformer),它以更低的參數(shù)量(params)和計(jì)算量(flops)取得了大幅性能的提升。

Talk·信息

主題:視覺(jué)基礎(chǔ)模型-尺度卷積調(diào)制遇上Transformer

嘉賓:華南理工大學(xué) 林煒豐

時(shí)間:北京時(shí)間?8月3日(周四)20:00
地點(diǎn):TechBeat人工智能社區(qū)
http://www.techbeat.net/

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Talk·介紹

近年來(lái),基于Transformer和CNN的視覺(jué)基礎(chǔ)模型取得巨大成功。有許多研究進(jìn)一步地將Transformer結(jié)構(gòu)與CNN架構(gòu)結(jié)合,設(shè)計(jì)出了更為高效的hybrid CNN-Transformer Network,但它們的精度仍然不盡如意。本文介紹了一種新的基礎(chǔ)模型SMT(Scale-Aware Modulation Transformer),它以更低的參數(shù)量(params)和計(jì)算量(flops)取得了大幅性能的提升。

Talk大綱

  1. 研究背景

  2. ?研究動(dòng)機(jī)和出發(fā)點(diǎn)

  3. ?模型架構(gòu)

  4. ?實(shí)驗(yàn)結(jié)果

  5. 總結(jié)與展望

Talk·預(yù)習(xí)資料

論文鏈接:

https://arxiv.org/abs/2307.08579

https://github.com/AFeng-x/SMT

https://zhuanlan.zhihu.com/p/642582425

Talk·提問(wèn)交流

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Talk·嘉賓介紹

林煒豐

華南理工大學(xué)


林煒豐,華南理工大學(xué)在讀研究生,目前也在阿里云智能進(jìn)行科研實(shí)習(xí)。主要研究方向包括計(jì)算機(jī)視覺(jué),圖文多模態(tài),生成模型等。

個(gè)人主頁(yè):?

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=3148


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Talk預(yù)告 | ICCV'23 華南理工大學(xué)林煒豐:視覺(jué)基礎(chǔ)模型-尺度卷積調(diào)制遇上Transformer的評(píng)論 (共 條)

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