Awesome-Transformer-Attention

项目介绍

项目概述

Awesome-Transformer-Attention项目是一个全面的资源库，致力于视觉Transformer和注意力机制的最新研究进展。该项目由Min-Hung Chen积极维护，定期更新，包含相关的研究论文、代码实现以及相关网站链接。此项目的目的是为研究人员、开发者和爱好者提供一个方便的查阅和学习平台。

项目目的

这个资源库旨在整理和分享关于视觉Transformer和注意力机制的重要研究突破。详细的论文列表使得用户可以快速查找相关的研究工作，这对于该领域的从业者来说是一个极大的帮助。同时，项目鼓励用户参与贡献，通过创建拉取请求或提交问题来帮助提升资源库的完整性。

项目内容

主要分类

图像分类/骨干网络：提供了替换卷积为注意力、视觉Transformer的多种实现，如纯注意力模型和高效Transformer等。
目标检测：包括对象检测、3D对象检测、多模态检测等。
分割：涵盖语义分割、深度估计及其他分割任务。
视频处理：涉及行为识别、视频对象分割等任务。

多模态与其他任务

在README_multimodal.md与README_2.md里，还包括：

多模态：视觉标注、视觉问答、多模态生成等任务。
其他任务：如状态空间模型、医疗应用、强化学习任务等的Transformer应用研究。

使用与贡献

任何人都可以参与这个项目的建设，通过提出合并请求分享自己的研究和代码，也可以报告资源库中的问题。若您觉得这个资源对您的工作有帮助，请考虑引用此项目，并给项目加星。

参考文献

为了促进其他研究者的学术引用和传播，项目中提供了引用格式以供学术论文参考。

@misc{chen2022transformerpaperlist,
    title = {Ultimate awesome paper list: transformer and attention},
    author = {Chen, Min-Hung},
    journal = {GitHub repository},
    url = {https://github.com/cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention},
    year = {2022},
}

通过该项目，行业内的研究者可以更有效地获取和吸收最新的学术进展，加速自身研究的发展。项目汇聚了广泛的资料，并对许多热门研究课题进行了分类整理，是学习和研究注意力机制及Transformer模型的有力工具。