Touvron等人还使用一种专门针对Transformer模型的蒸馏（distillation）技术进一步改进ViT模型。将一个性能强大...
具体包括四个阶段:第一个阶段,输入是H\times W\times 3的图像,首先4x4分块得到\frac{W}{4}\times\frac{H}{4}个patch(即token),每个patch 通过全连接层转化为C_1维向量,这样就得到了 transformer block 的输入。因为该模块的输入输出特征维度是相同的,因此第一阶段输出是\frac{W}{4}\times\frac{H}...
随着时间的推移，ViT的改进算法层出不穷，其中最引人瞩目的改进之一是架构上的引入金字塔结构。这与ResNet的层次划分类似，通过将网络划分为四个阶段，随着深度增加，特征映射进行下采样，隐藏维度增大。同时，同期的工作如CvT、HVT等也采用了类似的策略。另一个显著的改进是引入高效自注意力机制。引入金字...
2.Towards Robust Vision Transformer Vision Transformer (ViT) 及其改进变体的最新进展表明，基于自注意力...
2、Swin Transformer 论文：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 3、...
Transformer 已成为大语言模型上的架构,因为它有效地克服了循环神经网络 (RNN) 的顺序训练问题。然而,Transformer也并不完美,因为它们仅解决了所谓“impossible triangle”的两条臂。微软的 RetNet 声称位于这个“impossible triangle”的正中心,胜过了所有尝试过但未能实现这一壮举的方法。突破: RetNet 具有更好的语言...
下图 2），并基于此设计了一个包含模块化策略的无训练 Transformer结构搜索算法（Transformer Architecture ...
Vision Transformer（ViT）的标准架构：ViT 是一个仅包含编码器的 transformer 模型，用于图像分类任务。它...
9个轻量级Vision Transformer及其开源代码 超越SegFormer|阿里提出Head-Free、基于Transformer的轻量级语义分割...
在ImageNet-1K数据集上，与各种混合、卷积和基于Transformer的网络相比，FasterViT模型在相同吞吐量下实现...