Mixer Layer就是文章提出的主要创新结构。其中,每一个Mixer Layer包含一个token-mixing MLP 和一个channel-mixing MLP,这两个结构都是由两个全连接层和GELU激活函数组成。 我们再来看上图的上面部分,体现了Mixer Layer的细节:首先,假设一个图片被分成了9个patch,然后每一个patch经过embedding,变成了一个128的向量。
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision论文综述 摘要:一般来说模型越大,参数越多,计算量越大,检测效果越好。但是计算量太大的话对于算力有限的情况下不能使用了,如移动终端。本文主要研究通过对大size卷积进行分解成小size的卷积的方式来拓展网络模型,这种方法会增加一部分计算量,但是减小了参数量,...
之所以叫Mixer,是因为卷积其实就是相当于mix不同维度的特征。比如说:depth-wise conv相当于在空间位置上的 mix,而 point-wise conv 相当于是在通道上的 mix。 MLP-Mixer将上图所示的这两个任务切割开来,用两个MLP网络来处理,分别为(1)不同位置的mix叫做token-mixing (2)同一位置不同通道的mix叫做channel-mixing。
MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision MLP-Mixer: 作者展示了在计算机任务上仅使用简单的MLP也能取得与CNN、Transformers等复杂模型相当的性能。 作者认为在现代深度学习视觉模型主要由两种类型的操作组成:(i)在给定空间位置的特征混合操作,即面向通道的特征提取;(ii)在不同空间位置的特征混合操作,即面向空...
MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision(图像领域除了cNN和attention新的机制) 基本介绍 1.该论文引入了一个新的进行图像分割的模型,是除了attention和cnn以外的新的MLP模型。受用了token以及channel-mixing MLPs 该网络包含两种类型的layer:一种是MLP应用来独立的获取图片patch(“mixing” the per-location ...
5分钟就能学会的简单结构 | MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision | CVPR2021 文章转自:微信公众号「机器学习炼丹术」 作者:炼丹兄(欢迎交流,共同进步) 联系方式:微信cyx645016617 论文名称:「MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision」 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2105.01601v1.pdf...
Tolstlkhin I., Houlsby N., Kolesnikov A., Beyer L., Zhai X., Unterthiner T., Yung J., Steiner A., Keysers D., Uszkoreit J., Lucic M., Dosovitskly A. MLP-mixer: an all-mlp architecture for vision. In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2021....
毕业论文名字:「MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision」 毕业论文连接:https://arxiv.org/pdf/2105.01601v1.pdf 「最前沿」:近期忙各式各样的事儿,升级慢了。抽时间写一点。这一篇內容非常简单,只必须5min就可以学好。 文章正文逐渐 大家给予了MLP-Mixer构架,以后通称Mixer。这是一个有竞争能力,可是...
In Vision Transformers and other attention-based architectures, self-attention layers allow both (i) and (ii) and the MLP-blocks perform (i). The idea behind the Mixer architecture is to clearly separate the per-location (channel-mixing) operations (i) and cross-location (token-mixing) ...
经过第一个全联接层,这个MLP应该就是channel-mixing了,因为是对9这个patch维度进行计算; 然后再转置成9x128,再进行layer norm; 然后token-mixing channels,在128这个spatial维度上进行计算; 中间加了两个skip connection。 「这里,我们可以发现,整个结构确实非常简单,回头试试效果去。」...