【导读】CNN更关注局部特征，需要的数据量更小，但能达到的sota性能更低；Transformer更关注全局特征，需要更多的数据来训练，但最近CV领域的sota模型都是基于Transformer的ViT。两个看似水火不相容的模型，如何各取所长？Facebook AI也许能告诉你。 不管是CNN还是 ...

在计算机视觉技术发展中，最重要的模型当属卷积神经网络（CNN），它是其他复杂模型的基础。 CNN具备三个重要的特性：一定程度的旋转、缩放不变性；共享权值和局部感受野；层次化的结构，捕捉到的特征从细节到整体。 这些特性使得CNN非常适合计算机视觉 ...

Transformer 如今已经成为主流，为各种任务创造了 SOTA 结果，它是一种新型的神经网络架构，用于处理多种感知模态数据（如图像、文本、音频等），比如机器翻译和文本生成。 多模态Transformer的特点是能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，并且具有非常好的 ...