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用ViT替代卷积网络做密集预测,英特尔实验室提出DPT架构,在线Demo可用

机器之心报道 机器之心编辑部 在这项研究中,研究者提出了 DPT 架构。这种 ViT 架构代替了卷积网络作为密集预测任务的主干网络,获得了更好的细粒度和更全局一致的预测。 图像语义分割的目标是将图像的每个像素所属类别进行标注。因为是预测图像中的每个像素,这个任务通常被称为密集预测。 当前,密集预测的架构几乎都是基于卷积网络的,且通常遵循一种模式:将网络分为一个编码器和一个解码器,编码器通常基于图像分类网络,也称为主干,它是在一个大型语料库 (如 ImageNet) 上进行预训练的;解码器聚合来自编码器的特

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