ViT (Vision Transformer) 概述與優勢: 對比CNN與Swin等hierarchical方法
ViT (Vision Transformer) 概述與優勢: 對比CNN與Swin等hierarchical方法 今日在GPT (General Pretrained Transformer) 的助攻下，基於attention的Transformer早已是深度學習的主流模型之一。不過在電腦視覺領 …
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概述Model Reparameterization: RepVGG 與後續作 (RepOptimizer, QARepVGG, MobileOne)
概述Model Reparameterization: RepVGG 與後續作 (RepOptimizer, QARepVGG, MobileOne) 在電腦視覺 (Computer Vision) 領域上，不論歷經 ViT (Vision Transformer) 如何地挑戰， …
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Stable Diffusion背後的技術：高效、高解析又易控制的Latent Diffusion Model
Stable Diffusion背後的技術：高效、高解析又易控制的Latent Diffusion Model 近年，生成式模型 (generative model) 用於圖像生成展現了驚人的成果，**最知名的莫過於基於 diffusion model 的 Stable Diffusion …
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從YOLOF的觀點深入探究Feature Pyramid Networks (FPN)的背後價值
從YOLOF的觀點深入探究Feature Pyramid Networks (FPN)的背後價值 在物件偵測 (object detection) 領域，不論是 anchor-based或 anchor-free方法，FPN (feature pyramid network) 與其衍生架構是提升偵測 …
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實作理解Diffusion Model: 來自DDPM的簡化概念
實作理解Diffusion Model: 來自DDPM的簡化概念 生成模型 (Generative Model) 網路一直都是 machine learing中熱門的題目。除了過往的幾年中**常被提起的 **VAE (Variational Auto-Encoder) **與 GAN …
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在2021年理解Convolution Neural Network: CNN的基礎與未來展望
在2021年理解Convolution Neural Network: CNN的基礎與未來展望 Deep learning在電腦視覺 (Computer Vision, CV)上最常被使用的架構是 Convolution Neural Network (CNN)。 CNN …
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