在Deformable Attention 的基础上,论文进一步提出一个Transformer架构DAT (Deformable Attention Transformer) 。DAT 采用类似金字塔的结构,包含多个阶段,每个阶段都包含局部注意力模块和可变形注意力模块,从而能够有效地学习多尺度特征并建模长距离依赖关系。 通过其中的 Deformable Attention,更是能使模型能够聚焦于重要区域并...
为了缓解这些问题,本文提出了一种新的可变形的自注意力模块,该模块以数据依赖的方式选择了自注意力中的key和value对的位置。这种灵活的方案使自注意力模块能够聚焦于相关区域并捕获更多信息。在此基础上,提出了一种可变形注意力Transformer(Deformable Attention Transformer)模型,该模型具有可变形注意力,适用于图像分类和...
9.如权利要求5所述的基于水平可变形注意力模块的双目立体匹配方法,其特征在于,变形卷积模块包括1个1×1二维卷积和1个3×3的可变形卷积和1个1×1二维卷积组成,表示为, 10.如权利要求9所述的基于水平可变形注意力模块的双目立体匹配方法,其特征在于,对水平注意力机制处理之后的特征a进行变形卷积模块处理,通过学习...
为了解决这些挑战,我们引入了Deformable LargeKernelAttention (D-LKA Attention)}的概念,这是一种采用大卷积核来充分理解体积上下文的简化注意力机制。 这种机制在类似于自注意力的感受野中运行,同时避免了计算开销。 此外,我们提出的注意力机制受益于可变形卷积来灵活地扭曲采样网格,使模型能够适当地适应不同的数据模式。
DETR 存在收敛速度慢等缺陷。为了解决这些问题,本文可变形 DETR,其注意力模块仅关注于参考点附近的一小部分采样点作为注意力模块中的 key 元素。可变形 DETR 可以在比 DETR 少 9/10 的训练轮数下,达到更好的性能(尤其是在小目标上)。在 COCO 基准上的大量实验表明了该方法的有效性。
论文链接:链接 推荐理由:近期提出的DETR在物体检测中不需要很多手工设计的部件,同时表现出良好的性能。然而,由于Transformer注意力模块在处理图像特征图时的局限性,它存在收敛速度慢和特征空间分辨率有限的问题。为了缓解这些问题,作者提出了可变形DETR,其注意力模块只关注参考物周围的一小组关键采样点。可变形的DETR可以用...
本文提出了一种简单有效的可变形的自注意力模块,并在此模块上构造了一个强大的Pyramid Backbone,即可变形的注意力Transformer(Deformable Attention Transformer, DAT),用于图像分类和各种密集的预测任务。 不同于DCN,在整个特征图上针对不同像素学习不同的offset,作者建议学习几组query无关的offset,将key和value移到重要...