机床振动引起的表面质量分类中，Transformer编码器与Mamba SSM的性能比较。通过模拟和实验数据，发现Mamba SSM在保持高分类准确性的同时，计算效率提升4.7倍，实时性达0.38ms，满足数控机床亚毫秒响应需求，并验证了频谱特征的有效性。 该研究通过对比Transformer ...

Transformer，6岁了！2017年，Attention is All You Need奠基之作问世，至今被引数近8万。这个王者架构还能继续打多久？ 2017年6月12日，Attention is All You Need，一声炸雷，大名鼎鼎的Transformer横空出世。 它的出现，不仅让NLP变了天，成为自然语言领域的主流模型，还成功跨界CV，给AI界带来了意外的惊喜。 到今天为止，T ...

本文针对无人机视觉系统中语义分割任务计算复杂度高、难以在资源受限设备上实时部署的问题，提出了一种轻量级U-Net改进架构ITE-U-Net。该模型通过引入高效的Identity Transformer Encoder(ITE)替代传统Vision Transformers(ViTs)中计算密集的自注意力机制，结合空间金字塔池 ...