本期为TechBeat人工智能社区第519期线上Talk！

北京时间8月3日(周四)20:00，华南理工大学—林炜丰的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “视觉基础模型-尺度卷积调制遇上Transformer”，他介绍了一种新的基础模型SMT（Scale-Aware Modulation Transformer），它以更低的参数量（params）和计算量（flops）取得了大幅性能的提升。

Talk·信息

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主题：视觉基础模型-尺度卷积调制遇上Transformer

嘉宾：华南理工大学 林炜丰

时间：北京时间 8月3日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

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近年来，基于Transformer和CNN的视觉基础模型取得巨大成功。有许多研究进一步地将Transformer结构与CNN架构结合，设计出了更为高效的hybrid CNN-Transformer Network，但它们的精度仍然不尽如意。本文介绍了一种新的基础模型SMT（Scale-Aware Modulation Transformer），它以更低的参数量（params）和计算量（flops）取得了大幅性能的提升。

Talk大纲

1. 研究背景

2. 研究动机和出发点

3. 模型架构

4. 实验结果

5. 总结与展望

Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2307.08579

https://github.com/AFeng-x/SMT

https://zhuanlan.zhihu.com/p/642582425

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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林炜丰

华南理工大学

林炜丰，华南理工大学在读研究生，目前也在阿里云智能进行科研实习。主要研究方向包括计算机视觉，图文多模态，生成模型等。

个人主页: 

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=3148

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关于TechBeat人工智能社区

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