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假设,低层次的图像结构可以通过局部连接(即卷积架构)很好地描述,而这种结构假设在更高的语义级别上不再有效。 CNN不仅表现出强烈的局部偏差,而且还通过在所有位置上使用共享权重而偏向于空间不变性。 如果需要对输入进行更全面的理解,那么它们就无效了。 CVPR 2021 视觉Transformer论文大盘点(43篇) AmusiCVer1周前 点击下方卡片,关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号。 计算机视觉、图像处理、机器学习、深度学习、C/C++、Python、诗和远方等。 198篇原创内容 公众号 作者:Amusi | 来源:CVer 前言 从2020下半年开始,特别是2021上半年,Visual Transformer的研究热点达到了前所未有…

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本文整理了CVPR2021最新的论文汇总情况,主要包括:Transformer, NAS,模型压缩,模型评估,图像分类,检测,分割,跟踪,GAN,超分辨率,图像恢复,去雨,去雾,去模糊,去噪,重建等等。 高分辨率图像合成需要一个能够理解图像全局组成的模型,使其能够生成局部真实的以及全局一致的模式。 因此,不是用像素来表示图像,而是将其表示为来自码本的感知丰富的图像成分的组合。

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版权声明:本文为博主原创文章,遵循 cvpr2021 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 NIPS虽然不是三大顶会,但是影响力也很大。 在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NIPS为人工智能领域的A类会议。 超110篇,事实上仍有一些GAN论文未被包含入内……可见GAN在CVPR 2021仍十分火热。

图像修复问题就是还原图像中缺失的部分。 基于图像中已有信息,去还原图像中的缺失部分。 cvpr2021 从直观上看,这个问题能否解决是看情况的,还原的关键在于剩余信息的使用,剩余信息中如果存在有缺失部分信息的patch,那么剩下的问题就是从剩余信息中判断缺失部分与哪一部分相似。

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利用对抗来确保局部部件字典捕获感知上重要的局部结构,以减少使用transformer建模低级统计数据的需要。 点击上方“机器学习与生成对抗网络”,关注星标获取有趣、好玩的前沿干货! cvpr2021 【GAN生成对抗网络】知识星球!

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Transformer比CNN缺少了归纳偏置和局部性,但是更具表现力,但对于长序列(高分辨率图像),在计算上是不可性的。 作者就是解决这个问题:使用cnn来学习图像成分的上下文信息,利用transformer在高分辨率图像中有效地建模它们的组件。 cvpr2021 这些组合中的远程交互需要transformer结构来对其组成可视部分的分布进行建模。

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虽然一些任务专用的GAN模型报告了更好的FID分数,但该方法提供了一个统一的模型,可以在广泛的任务中良好地工作,同时保留编码和重建图像的能力。 cvpr2021 因此,它弥合了纯粹对抗性方法和基于可能性的方法之间的差距。 由于注意机制依赖于序列中所有元素对之间的内积计算,其计算复杂度随序列长度的增加呈二次增长。 虽然考虑所有元素之间的相互作用的能力是变压器有效地学习远程相互作用的原因,但这也是transformer迅速变得不可行的原因,特别是在图像上,其中序列长度本身与分辨率成二次比例。 现有工作虽然能减轻这种,但是分辨率超过64像素仍然非常昂贵。

  • 假设,低层次的图像结构可以通过局部连接(即卷积架构)很好地描述,而这种结构假设在更高的语义级别上不再有效。
  • 高分辨率图像合成需要一个能够理解图像全局组成的模型,使其能够生成局部真实的以及全局一致的模式。
  • 基于图像中已有信息,去还原图像中的缺失部分。
  • 计算机视觉、图像处理、机器学习、深度学习、C/C++、Python、诗和远方等。

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cvpr2021: 图像编辑(Image Editing)

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