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简介
去噪视觉变换器（Denoising Vision Transformers，DVT）是一种针对视觉变换器（ViTs）的新型噪声模型。通过解剖ViT输出并引入可学习的去噪器，DVT能够提取无噪声的特征，从而在离线应用和在线功能中显著改善基于Transformer的模型的性能。DVT不需要重新训练现有的预训练ViTs，可立即应用于任何基于Transformer的架构。通过在多个数据集上进行广泛评估，我们发现DVT在语义和几何任务中持续显著改善现有的最先进通用模型（例如，+3.84 mIoU）。我们希望我们的研究能够鼓励重新评估ViT设计，特别是关于位置嵌入的天真使用。
截图
产品特色
解剖ViT输出
引入可学习的去噪器
提取无噪声的特征
改善基于Transformer的模型的性能
不需要重新训练现有的预训练ViTs
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
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