https://github.com/edwardyehuang/CAR
공식 코드CARD: Semantic Segmentation with Efficient Class-Aware Regularized Decoder
Papers with Code 아카이브
Spatial Token Mixer
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Spatial Token Mixer (STM) is a module for vision transformers that aims to improve the efficiency of token mixing. STM is a type of depthwise convolution that operates on the spatial dimension of the tokens. STM is a drop-in replacement for the token mixing layers in vision transformers.
코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/jianlong-yuan/uninext
공식 코드UniNeXt: Exploring A Unified Architecture for Vision Recognition
https://github.com/opengvlab/stm-evaluation
공식 코드Demystify Transformers & Convolutions in Modern Image Deep Networks
https://github.com/pranavphoenix/WaveMix
공식 코드WaveMix: A Resource-efficient Neural Network for Image Analysis
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.