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2021 BDCI 华为零售商品识别竞赛一等奖方案分享
【GiantPandaCV导语】上学期快结束的时候参加了华为和CCF组织的零售商品识别的比赛，队伍名称为GiantPandaCV队，比赛大约持续...
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当可变形注意力机制引入Vision Transformer
【GiantPandaCV导语】通过在Transformer基础上引入Deformable CNN中的可变性能力，在降低模型参数量的同时提升获取...
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CoAtNet: 90.88% Paperwithcode榜单第一，层层深入考虑模型设计
【GiantPandaCV导语】CoAt=Convolution + Attention，paperwithcode榜单第一名，通过结合卷积与T...
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CeiT：训练更快的多层特征抽取ViT
【GiantPandaCV导语】来自商汤和南洋理工的工作，也是使用卷积来增强模型提出low-level特征的能力，增强模型获取局部性的能力，核心...
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BoTNet:Bottleneck Transformers for Visual Recognition
【GiantPandaCV导语】基于Transformer的骨干网络，同时使用卷积与自注意力机制来保持全局性和局部性。模型在ResNet最后三个...
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CvT: 如何将卷积的优势融入Transformer
【GiantPandaCV导语】与之前BoTNet不同，CvT虽然题目中有卷积的字样，但是实际总体来说依然是以Transformer Block...
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CNN、Transformer、MLP架构的经验性分析
A Battle of Network Structures: An Empirical Study of CNN, Transformer, ...
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知识蒸馏综述：代码整理
【GiantPandaCV导语】收集自RepDistiller中的蒸馏方法，尽可能简单解释蒸馏用到的策略，并提供了实现源码。 1. KD: Kn...
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知识蒸馏综述:网络结构搜索应用
【GiantPandaCV导语】知识蒸馏将教师网络中的知识迁移到学生网络，而NAS中天然的存在大量的网络，使用KD有助于提升超网整体性能。两者结...