【赛事预告】

【2022 PEN 夏季赛 总决赛】Day2 #2022PEN#

[星星]比赛时间：2022-11-5  18：00
[星星]观赛链接：
虎牙直播：https://t.cn/A6oQyFCi
[星星]比赛赛制：Round 5  TPP
[星星]比赛地图：沙漠 雨林 海岛 海岛 海岛

首发队员：
AgFox985TnT 
AgFox033   
AgFox857   
AgFox212

#TeamAgFox[超话]##和平精英职业联赛[超话]##和平精英[超话]#

奥尼尔：欧文发推不谨慎，我们要为这个白痴的行为付出代价

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全文如下：近日，TNT著名评论员沙奎尔-奥尼尔谈到了欧文的推特风波，他批评欧文发推太不谨慎。

奥尼尔说：“我可能是第一批上推特的人之一，我很快意识到它的力量，我知道我必须非常负责任。你必须意识到你在做什么，当你发布东西时，不是每个人都会喜欢它。有些人有意识，有些人没有。我可以看出他一点也不谨慎，他不关心发生了什么。对我们来说，我知道是我们曾经热爱和推广的比赛把人们聚集在一起。有时候我们不得不坐在这里讨论令比赛分裂的事情，这让我很伤心。现在我们还得为这个白痴的所作所为付出代价。我主张平等。”
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【CVPR】华为诺亚提出 TNT，改进视觉 Transformer

出品人：jaelgu（GitHub）

Vision Transformer 首先将输入图像分成几个图片块，然后通过注意力机制计算两个表示及其关系。由于自然图像复杂度高，具有丰富的细节和色彩信息，块分割的粒度不足以挖掘不同尺度和位置的物体特征。TNT（Transformer in Transformer）指出这些局部的图片块内的注意力对于构建具有高性能的视觉转换器也是必不可少的，并探索了一种新的架构。在几个基准上的实验都证明了 TNT 架构的有效性，例如，在 ImageNet 上实现了 81.5% 的 top-1 准确率，比具有类似计算能力的最先进的 Vision Transformer 高约 1.7%成本。

TNT 将图片块（例如，16×16）视为“视觉句子”，并将其进一步划分为更小的块（例如，4×4）作为“视觉词”。每个单词的注意力将与给定视觉句子中的其他单词一起计算，计算成本可以忽略不计。将单词和句子的特征进行聚合以增强表示能力。在每个 TNT 块中，外部 transformer 块用于处理 patch 嵌入，而内部 transformer 块则从像素嵌入中提取局部特征。通过线性变换层将像素级特征投影到 patch 嵌入的空间，然后将其添加到 patch 中。通过堆叠 TNT 块，建立了用于图像识别的 TNT 模型。

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