Unified Transformer for Efficient Spatial-Temporal Representation Learning 1. Motivation2. Method2.1 MHRA：2.2 DPE2.3 FFN 1. Motivation 高维视频具有大量的局部冗余和复杂的全局依赖关系，而该研究主要是由3D卷积神经网络和视觉Transformer驱

https://arxiv.org/abs/2201.09450 目录 Abstract Introduction Method Overview of uniformer block Multi-head Relation Aggregator Local MHRA Comparison to 3D Convolution Block  Global MHRA Compari

文章目录 2022-UniFormer IEEE1. 简介1.1 动机 2. 网络架构2.1 整体架构2.2 UniFormer block2.3 MHRA2.3.1 Local MHRA2.3.2 Global MHRA 2.4 Dynamic Position Embedding 3. 代码 2022-UniFormer IEEE 论文题目:UniFormer: Unif

点击下方卡片，关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 作者丨happy   转载自丨极市平台 导读  CNN与Transformer相互借鉴是必然趋势，但如何借鉴并扬长避短仍需进一步深入挖掘。本文的UniFormer提供了一个非常不错的思路，它将卷积与自注意力以transformer方式进行了统一构建UniFormer模块，并由此构建了UniFormer。最后，作者在不同视觉

paper链接: https://arxiv.org/abs/2201.09450 UniFormer: Unifying Convolution and Self-attention for Visual Recognition 一、引言二、实现细节(一)、Local MHRA(二)、全局MHR(三)、动态位置嵌入 三、框架设计四、实验(一)、图像分类(二)、视频分类(三)、目标检测(三)

文章目录 UNIFormer动机方法动态位置嵌入(DPE)多头关系聚合器(MHRA) 模型代码总结 UniFormerV2动机方法整体框架实现细节 总结 UNIFormer 本文主要介绍了UniFormer: Unified Transformer for Efficient Spatial-Temporal Representation Learning 代码：https:/

UniFormer & UniFormerV2 论文笔记 Author: Sijin Yu 文章目录 UniFormer & UniFormerV2 论文笔记1. Information2. Abstract (UniFormer)3. Methods (UniFormer)3.1 Overview3.2 Dynamic Position Embedding (DPE)3.3 Multi