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卷积神经网络与视觉变压器
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高级变压器研讨会报告
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关于有效视觉变压器的调查
摘要 - Vision Transformer（VIT）架构越来越流行，并广泛用于处理计算机视觉应用。他们的主要特征是通过自我发挥机制提取全球信息的能力，表现优于早期的卷积神经网络。但是，VIT部署和性能随着它们的规模，可训练的参数数量和操作而稳步增长。此外，自我注意力的计算和记忆成本随着图像分辨率四次增加。一般而言，由于许多硬件和环境限制（例如处理和计算功能），在现实世界应用中使用这些架构是一项挑战。因此，本调查研究了最有效的方法，以确保亚最佳估计性能。更详细地，将分析四个高效类别：紧凑的体系结构，修剪，知识蒸馏和量化策略。此外，已经引入了一种称为高效错误率的新指标，以便在推理时间（例如参数，钻头，拖船和模型大小）时对模型的功能进行标准化和比较模型的功能。总而言之，本文首先数学上定义了用于提高视觉变压器，描述和讨论最新方法的策略，并在不同的应用程序场景上分析其性能。在本文结束时，我们还讨论了开放的挑战和有希望的研究方向。
从场景图中基于变压器的图像生成
1恩纳·科尔大学（University of Enna Kore）医学与外科学院，意大利恩纳（Enna）94100； salvatore.lavalle@unikore.it（s.l.）; caterina_gagliano@hotmail.com（c.g.）2临床和实验放射学单元，实验成像中心，IRCCS San Raffaele科学研究所，通过Olgettina 60，20132年意大利米兰； edo.masiello@gmail.com 3，“有机体Di Senso”系“ Sapienza”，VialeDell'università，33，00185，意大利罗马； giannicola.iannella@uniroma1.it（G.I.）; giuseppe.magliulo@uniroma1.it（G.M.）; annalisa.pace@uniroma1.it（A.P。）4人类解剖学和实验肿瘤学，医学院，乌蒙斯健康科学研究所，蒙斯大学，比利时7022 MONS； jerome.lechien@unimons.ac.be Be 5耳鼻喉科服务，圣地亚哥De Costela医院综合大楼，15705 Santiago de Compostela，西班牙； Christian.calvo.henriquez@gmail.com 6医学和外科科学系和高级技术“ GF Ingrassia”，Ent科，卡塔尼亚大学，Via S. Sofia，S。Sofia，78，95125，意大利Catania，意大利； s.cocuzza@unict.it（s.c。）; federicamariaparisi@gmail.com（F.M.P。） ： +39-3204-1545-764人类解剖学和实验肿瘤学，医学院，乌蒙斯健康科学研究所，蒙斯大学，比利时7022 MONS； jerome.lechien@unimons.ac.be Be 5耳鼻喉科服务，圣地亚哥De Costela医院综合大楼，15705 Santiago de Compostela，西班牙； Christian.calvo.henriquez@gmail.com 6医学和外科科学系和高级技术“ GF Ingrassia”，Ent科，卡塔尼亚大学，Via S. Sofia，S。Sofia，78，95125，意大利Catania，意大利； s.cocuzza@unict.it（s.c。）; federicamariaparisi@gmail.com（F.M.P。）： +39-3204-1545-767服务D'Orl et de Chirurgie cervico-faciale，中心医院蒙特佩利尔，奥古斯丁·弗里奇（Augustin Fliche）80 Avenue Augustin Fliche，34000 Montpellier，法国8，奥托尔希尼尔纳律学系，亚历山大大学，亚历山大21577，奥托尔希元学系； ahmedyassinbahgat@gmail.com 9头颈外科，耳鼻喉科，头颈和口腔外科手术单元，Morgagni Pierantoni医院，经Carlo Forlanini，34，47121Forlí，意大利，意大利； giovanni.cammaroto@hotmail.com 10麻醉和重症监护系Policlinico-san Marco，意大利卡塔尼亚95125； luigilavia7@gmail.com 11 Ent and Audiology系，费拉拉大学，意大利44121 Ferrara； dott.albertocaranti@gmail.com（A.C。）; claudio@claudiovicini.com（c.v.） *通信：tnmaniaci209@gmail.com;电话。
视觉变压器的解释性和透明度...
问题尽管可以通过计算机视觉区域的视觉变压器取得进展，但这些模型存在决定性的问题：它们缺乏透明度。这导致原因，尤其是在模型出乎意料的情况下找到原因。，并开发了消融研究的方法来解决它们。
当前变压器（CT）安装指南
1。确保将主载荷中心电线断电，直到将CT电线固定在端子块中为止。2。IQ Combiner船舶与生产CT预先接线。如果一个站点具有智商网关代替智商组合机，则将白色和蓝色的电线连接到智商网关上的白色和蓝色“ P1”终端。3。在将CT电线运行穿过导管之前，请使用彩色胶带标记其中一个CTS和电线的自由端。这确保CT在IQ网关处连接到正确的终端。4。对于标记的CT电线，将白色和蓝色线连接到白色和蓝色的“ C1”端子（如下图所示）。5。对于未标记的CT电线，将白色和蓝色线连接到白色和蓝色的“ C2”端子（如下图所示）。6。将所有连接拧紧到5英寸。7。将载荷中心进料线1上的标记CT夹住（与智商网关的“ L1”电压端子上的相位匹配），将CT箭头指向负载（远离网格）。
基于变压器的视觉分割：调查
摘要 - 视觉细分试图将图像，视频帧或点云分段分为多个段或组。该技术具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶，图像编辑，机器人传感和医学分析。在过去的十年中，基于深度学习的方法在这一领域取得了显着的进步。最近，Transformers是一种基于最初为自然语言处理的自我注意力的一种神经网络，在各种视觉处理任务中已经超过了以前的卷积或经常性方法。具体来说，视觉变压器为各种细分任务提供了强大，统一甚至更简单的解决方案。本调查提供了基于变压器的视觉细分的详细概述，总结了最近的进步。我们首先审查背景，包括问题定义，数据集和先前的卷积方法。接下来，我们总结了一个统一所有基于变压器的方法的元结构结构。基于此元结构结构，我们检查了各种方法设计，包括对元结构和相关应用程序的修改。我们还提供了几个特定的子字段，包括3D点云进行分割，基础模型调整，域感知分割，有效的分割和医疗分割。此外，我们在几个公认的数据集上编译并重新评估了所审核的方法。最后，我们确定了这一领域的公开挑战，并提出了未来研究的方向。项目页面可以在https://github.com/lxtgh/aweshy-sementation-with-transformer上找到。
变压器的弹性和高级组件（...
迄今为止，许多“智能网格”转换都集中在将高级数字信息和通信技术应用于电网上，以提高系统的可靠性，弹性，效率，灵活性和安全性。要意识到现代化的电网的全部潜力，还需要在电网物理硬件中进步。下一代网格组件可以改善设备性能和寿命，而不是当前的设计，简化高级技术的集成，并提供未来网格所需的新功能。TRAC计划支持旨在提高技术和方法的研发活动，以最大程度地提高现有网格组件的价值和寿命，并使下一代的网格硬件更具适应性，更灵活，更可靠，更可靠，并且比当今可用的技术更具成本效益。
机器人扩散变压器的成分
摘要 - 近年来，机器人主义者通过利用高容量变压器网络体系结构和生成扩散模型来解决灵巧机器人硬件的越来越一般任务取得了良好的进步。毫无意义地结合了这两个正交改进已被证明是非常困难的，因为没有明确且鲜明的理解过程来做出重要的设计选择。在本文中，我们确定，研究和改进了高容量扩散变压器策略的关键架构设计决策。所得模型可以在多个机器人实施方案上有效地解决各种任务，而不会导致主参数调整的痛苦。通过将调查的结果与改进的模型组件结合起来，我们能够提出一种新颖的体系结构，称为DIT-Block策略，该策略极大地超过了解决长期马（1500多个时间步长）与人类的Aloha Aloha Aloha Robot上的Dexteros Dists。此外，我们发现在10小时的高度多模式，语言注释的Aloha演示数据中接受培训时，我们的政策显示出改善的缩放性能。我们希望这项工作将为未来的机器人学习技术打开大门，以利用大型变压器体系结构的可扩展性来利用生成扩散建模的效率。代码，机器人数据集和视频可在以下网址找到：https：//dit-policy.github.io
基于变压器的单细胞语言模型
变形金刚在自然语言处理中取得了显着的成就，它是其出色的并行处理能力和高度灵活的注意力机制。另外，已经提出了基于变压器的越来越多的研究来对单细胞数据进行建模。在这篇评论中，我们尝试系统地总结基于变形金刚的单细胞语言模型和应用程序。首先，我们提供了有关变压器的结构和原理的详细介绍。然后，我们重新查看单细胞数据分析的单细胞语言模型和大型语言模型。此外，我们还探索了单细胞语言模型在下游任务中的数据集和应用，例如批处理，细胞聚类，细胞类型注释，基因调节网络推断和扰动响应。此外，我们讨论了单细胞语言模型的挑战，并提供了有前途的研究指示。我们希望这篇评论将成为对对单细胞语言模型的方向感兴趣的研究人员的最新参考。