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来自专栏AIUAI
论文阅读理解 - Convolutional Pose Machines
stride-8 网络与 stride-4 的精度一样高，更容易得到大的接受野. 3.
2.7K20发布于 2019-02-27
来自专栏媒矿工厂
ViT-Adapter: 密集预测任务的ViT适配器
此外，还可视化了图3（b）（c）中的stride-8特征图，这表明ViT的特征是模糊和粗糙的。相比之下，作者的特征更加细粒度，并且具有更多的局部边缘和纹理。 (c) Stride-8 特征图。与 ViT 相比，ViT-Adapter 能够捕捉到更多高频信号，并生成具有丰富边缘和纹理的更细粒度特征，这对密集预测大有帮助。
1.3K10编辑于 2024-03-26
来自专栏集智书童
LVT | ViT轻量化的曙光，完美超越MobileNet和ResNet系列
另外三个样本将特征映射为stride-8、stride-16和stride-32的分辨率。所有级均由Transformer组成。每个块包含Self-Attention层，后面跟着一个MLP层。
3.5K10编辑于 2021-12-27