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。
主要内容
该项目主要包含以下几个部分:
- 综述论文
- 图像分类/骨干网络
- 目标检测
- 分割
- 视频分析
- 多模态学习
- 其他视觉任务
- 低级视觉任务
- 强化学习
- 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
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项目GitHub地址: https://github.com/cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention
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Transformer教程幻灯片: http://lucasb.eyer.be/transformer
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多模态大语言模型相关资源: https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
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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:
- 创建Pull Request
- 提交Issue
- 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。
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!