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Awesome-Transformer-Attention学习资源大全 - 视觉Transformer和注意力机制论文列表

RayRay
Vision Transformer深度学习多模态学习Transformer注意力机制Github开源项目

Awesome-Transformer-Attention学习资源大全 - 视觉Transformer和注意力机制论文列表

Awesome-Transformer-Attention是一个由Min-Hung Chen维护的GitHub项目,旨在提供一个全面的视觉Transformer和注意力机制相关的论文列表。本文将为大家介绍该项目的主要内容和学习资源,帮助读者更好地了解和学习这一领域的最新进展。

项目简介

Awesome-Transformer-Attention项目汇总了视觉Transformer和注意力机制领域的大量论文、代码和相关网站。该项目涵盖了图像分类、目标检测、分割、视频分析等多个计算机视觉任务,是学习和研究视觉Transformer的重要参考资源。

Awesome-Transformer-Attention项目截图

主要内容

该项目主要包含以下几个部分:

  1. 综述论文
  2. 图像分类/骨干网络
  3. 目标检测
  4. 分割
  5. 视频分析
  6. 多模态学习
  7. 其他视觉任务
  8. 低级视觉任务
  9. 强化学习
  10. 医学图像分析

每个部分都包含了大量相关论文的链接,以及代码实现和项目主页(如果有的话)。

学习资源

  1. 项目GitHub地址: https://github.com/cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention

  2. Transformer教程幻灯片: http://lucasb.eyer.be/transformer

  3. 多模态大语言模型相关资源: https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

  4. 视觉Transformer在医学图像分析中的应用: https://github.com/mindflow-institue/Awesome-Transformer

如何贡献

该项目欢迎各种形式的贡献,包括添加新的论文、更正错误等。你可以通过以下方式参与:

  1. 创建Pull Request
  2. 提交Issue
  3. 发送邮件给项目维护者

具体的贡献指南可以在How-to-PR.md文件中找到。

总结

Awesome-Transformer-Attention项目为研究人员和开发者提供了一个全面的视觉Transformer和注意力机制学习资源。通过该项目,你可以快速了解该领域的最新进展,找到感兴趣的论文和代码实现。无论你是刚开始学习还是已经在该领域有所研究,这个项目都是一个非常有价值的参考资源。

Transformer架构图

希望这篇文章能够帮助你更好地利用Awesome-Transformer-Attention项目,开启你的视觉Transformer学习之旅!

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