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2021-07-21 17:22:32
#Facebook# 人工智能研究团队开发了一种新的#计算机视觉模型ConViT#。ConViT系统结合了CNNs模型和基于Transformer模型的优势，并克服了每种方法自身的一些重要局限性。通过利用这两种技术，该视觉系统尤其在低数据级别优于现有架构，同时在大数据集方面能实现相似的性能，更重要是不会牺牲准确性或速度。论文：https://arxiv.org/pdf/2103.10697.pdf；代码：github.com/facebookresearch/convit
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神经网络实现人脸识别的MATLAB代码，有图像文件
[2023年综述]将CNN和Transformer优势相结合的混合模型在计算机视觉领域的研究综述
近年来，CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域的研究已经成为热点话题之一。这种模型可以结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和Transformer各自的优势，提高模型在多种计算机视觉任务中的性能。
【计算机视觉 | 图像模型】常见的计算机视觉 image model（CNNs & Transformers） 的介绍合集（一）
【计算机视觉 | 图像模型】常见的计算机视觉 image model（CNNs & Transformers） 的介绍合集（一）
【计算机视觉 | 图像模型】常见的计算机视觉 image model（CNNs & Transformers） 的介绍合集（三）
【计算机视觉 | 图像模型】常见的计算机视觉 image model（CNNs & Transformers） 的介绍合集（三）
【计算机视觉 | 图像模型】常见的计算机视觉 image model（CNNs & Transformers） 的介绍合集（五）
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