Swin Transformerを超える最先端画像認識モデルDeformable Attention Transformerを詳細解説！
Swin Transformerを超える最先端画像認識モデルDeformable Attention Transformerを詳細解説！ 2022.01.13 AI論文 画像処理 はじめに 中国の清華大学を中心とした研究チームが、現在多くの画像認識タスクでSOATモデルとされる SwinTransformer を超える Deformable Attention Transformer(DAT)を発表しました。Attention 範囲をより妥当な範囲に絞り込む Deformable Attention を利用することで、性能改善を果たしています。 概要 近年 Attention 機構を利用した Transformer は自然言語処理の分野で目覚ましい性能をみせ、自然言語分野ではデファクトスタンダードとなりました。画像処理分野ではConvolution 機構を利用している CNN がデファクト
話題のOpenAIの新たな画像分類モデルCLIPを論文から徹底解説！
はじめに OpenAIより幅広いタスクでゼロショット転移（タスクごとのFine-tuningを必要としない）が可能な事前学習画像分類モデルCLIPが発表されたので、論文をもとに詳細解説します。簡単にまとめた記事も掲載しておりますので、お時間がない方はこちらをご参照下さい。（自然言語と画像を結びつけて高い汎化性能を実現したOpenAIのCLIPを紹介！）なお、この記事で用いた画像はすべて下記論文より引用したものです。 論文 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision https://cdn.openai.com/papers/Learning_Transferable_Visual_Models_From_Natural_Language_Supervision.pdf OpenAIブログ CLI
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
