本稿では、畳み込みネットワークとビジョン Transformer を組み合わせることで、さまざまなダウンストリームタスクを効率的に処理できる新しいビジョン Transformer、Scale-Aw

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/18 12:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739485172012520869/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.08579v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.08579v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.08579v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">スケールを意識した変調とトランスフォーマーの融合</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/R-CNN">R-CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 本稿では、畳み込みネットワークとビジョン Transformer を組み合わせることで、さまざまなダウンストリーム タスクを効率的に処理できる新しいビジョン Transformer、Scale-Aw</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230718#bookmark-4739485172012520869"><span class="datetime-body">2023/07/18 12:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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