当前位置： 首页 > article >正文 【Block总结】CoT，上下文Transformer注意力|即插即用 article 2025/2/5 20:39:47 一. 论文信息 标题: Contextual Transformer Networks for Visual Recognition 论文链接: arXiv GitHub链接: https://github.com/JDAI-CV/CoTNet 二. 创新点 上下文Transformer模块（CoT）: 提出了CoT模块，能够有效利用输入键之间的上下文信息，指导动态注意力矩阵的学习，从而增强视觉表示能力。 静态与动态上下文结合: CoT模块通过3×3卷积生成静态上下文表示，并结合动态注意力机制，提升了模型的特征提取能力。 三. 方法 CoT模块的设计流程如下&#x 查看全文 http://www.kler.cn/a/532878.html 相关文章： WPS怎么使用latex公式？ Vue.js组件开发-实现图片浮动效果 javaEE-8.JVM(八股文系列) Java设计模式：行为型模式→状态模式 XCCL、NCCL、HCCL通信库 冷启动+强化学习：DeepSeek-R1 的原理详解——无需监督数据的推理能力进化之路 IIC重难点-2 【JavaScript】《JavaScript高级程序设计 (第4版) 》笔记-Chapter2-HTML 中的 JavaScript mysql 学习7 DCL语句，用来管理数据库用户，控制数据库的访问权限 k8s二进制集群之各节点部署 【华为OD-E卷 - 跳格子2 100分（python、java、c++、js、c）】 Git 的安装与基本配置 使用开源项目：pdf2docx，让PDF转换为Word Activity相关学习(一) 进程及从Linux分析进程 25.02.04 《CLR via C#》 笔记14 PyQt4学习笔记2】Qt 的 Model/View 架构 c++ 程序计算圆的面积（Program to find area of a circle） Vue3 插槽系统详解 PyQt4学习笔记3】QDockWidget 基于多智能体强化学习的医疗AI中RAG系统程序架构优化研究 Linux的简单使用和部署4asszaaa0 探索 Copilot：开启智能助手新时代 Django框架的全面指南：从入门到高级 HarmonyOS_如何字体跟随系统 MySQL适合创建索引的11种情况
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