Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Kou, Yutong"'
Autor:
Gao, Jin, Lin, Shubo, Wang, Shaoru, Kou, Yutong, Li, Zeming, Li, Liang, Zhang, Congxuan, Zhang, Xiaoqin, Wang, Yizheng, Hu, Weiming
Masked image modeling (MIM) pre-training for large-scale vision transformers (ViTs) has enabled promising downstream performance on top of the learned self-supervised ViT features. In this paper, we question if the \textit{extremely simple} lightweig
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.12210
Recently, the transformer has enabled the speed-oriented trackers to approach state-of-the-art (SOTA) performance with high-speed thanks to the smaller input size or the lighter feature extraction backbone, though they still substantially lag behind
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.10071
Tracking visual objects from a single initial exemplar in the testing phase has been broadly cast as a one-/few-shot problem, i.e., one-shot learning for initial adaptation and few-shot learning for online adaptation. The recent few-shot online adapt
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.14016
Autor:
You, Haoran, Balestriero, Randall, Lu, Zhihan, Kou, Yutong, Shi, Huihong, Zhang, Shunyao, Wu, Shang, Lin, Yingyan, Baraniuk, Richard
In this paper, we study the importance of pruning in Deep Networks (DNs) and the yin & yang relationship between (1) pruning highly overparametrized DNs that have been trained from random initialization and (2) training small DNs that have been "clev
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2101.02338
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.