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The latest in Machine Learning | Papers With Code



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Papers With Code highlights trending Machine Learning research and the code to implement it.



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title Papers with Code - The latest in Machine Learning
description Papers With Code highlights trending Machine Learning research and the code to implement it.
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Headings
H1 H2 H3 H4 H5 H6
11 0 1 0 1 0
  • [H1] Trending Research
  • [H1] Adversarial Open Domain Adaption for Sketch-to-Photo Synthesis
  • [H1] Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on ImageNet
  • [H1] LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference
  • [H1] ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
  • [H1] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
  • [H1] RealFormer: Transformer Likes Residual Attention
  • [H1] Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
  • [H1] RepMLP: Re-parameterizing Convolutions into Fully-connected Layers for Image Recognition
  • [H1] Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks
  • [H1] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
  • [H3] Subscribe to the PwC Newsletter
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Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on ImageNet Interno Passing Juice
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LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference Interno Passing Juice
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MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision Interno Passing Juice
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RepMLP: Re-parameterizing Convolutions into Fully-connected Layers for Image Recognition Interno Passing Juice
DingXiaoH/RepMLP Externo Passing Juice
Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks Interno Passing Juice
MenghaoGuo/-EANet Externo Passing Juice
An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale Interno Passing Juice
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Fine-Grained Image Classification on Oxford-IIIT Pets Interno Passing Juice
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code 6
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