文章來源 | 恆源雲社區 原文地址 | Restormer 原文作者 | 咚咚 摘要 引入主題： 由於卷積神經網絡(CNNs)能夠從大規模數據中學習到圖像的generalizable特徵，所以被廣泛應用於圖像重建和相關任務。最近，另一類神經結構，Transformer，在自然語言和高水平的視覺任務已經顯示出顯著性能增益。 現存問題： 雖然 Transformer 模型彌補了 CNNs 的不
文章來源 | 恆源雲社區 原文地址 | 用於視頻的可變形Transformer 原文作者 | 咚咚 hi，大家好啊！窗外的樹🌲 綠了，樓下的桃花🌺 開了，春天，就這麼滴的過去了…… 小編已經居家辦公(不能下樓)3個禮拜啦！敬請期待瘋掉的小編～ 我的春遊徹底沒希望了！！！ 説那麼多有啥用呢？還不是得乖乖搬運社區文章！畢竟社區夥伴們發帖是那麼的勤快！Respect！ 正文開始 摘要
我們社區有新的技術分享小夥伴啦🎉🎉🎉 熱烈歡迎👏 作為一名合格的搬運工，我必須做點事情表達我的喜悦之情：搬運～搬運～立即搬運～ 文章來源 | 恆源雲社區 原文地址 | 新的混合Transformer模塊(MTM) 原文作者 | 咚咚 摘要 存在問題 雖然U-Net在醫學圖像分割方面取得了巨大的成功，但它缺乏對長期依賴關係進行顯式建模的能力。視覺
