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
关于TechBeat人工智能社区
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