代码:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 引文 CV领域被CNN占据,NLP领域Transformer成为标配,近几年Transformer跨界迁移到CV领域的文章也有很多,大多基于两个思路: (1)注意力机制与CNN结合; (2)在整体结构不变的情况下注意力机制替换CNN某些结构; But,这些特殊的注意力机...
在Kinetics-400数据集上,本文的方法在帧数减少30倍的情况下达到了80.5的top-1精度,推理速度比一般的方法快40倍。 ▊1. 论文和代码地址 An Image is Worth 16x16 Words, What is a Video Worth? 论文:https://arxiv.org/abs/2103.13915 代码:https://github.com/Alibaba-MIIL/STAM ▊2. Motivation 视频内...
An Image is Worth 16x16 Words, What is a Video Worth? 论文:https://arxiv.org/abs/2103.13915 代码:https://github.com/Alibaba-MIIL/STAM ▊2. Motivation 视频内容的显著增长促使人们需要更高效的视频识别方法。摄像机覆盖率...
为了探索模型的可扩展性,我们使用了ILSVRC-2012 ImageNet数据集,该数据集具有1k个类和1.3M个图像(我们在下文中将其称为ImageNet),其超集ImageNet-21k具有21k个类和14M个图像(Deng et al., 2009),以及具有18k个类,303M个高分辨率图像的JFT (Sun et al., 2017)。我们根据Kolesnikov等人(2020),将预训练数据...
所有版本的论文实现https://paperswithcode.com/paper/an-image-is-worth-16x16-words-transformers-1 提出用纯transformer去做图像识别,图像分类,在ImageNet, CIFAR-100, VTAB数据集上表现良好,最佳模型在ImageNet上达到88:55%,在ImageNet ReaL上达到90:72%,在CIFAR-100上达到94:55%,在VTAB套件19个任务上达到...
An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale 模型如下图所示: 将H×W×C的图像reshape成了N×(P2×C),其中(H,W)是图像的原始分辨率,C是通道数,(P,P)是每个图像块的分辨率,N=H×W/P2为图像块的数量,将一个图像块使用可学习的线性层映射到维度为D的隐藏向量,如式(1...
)经过一个Linear Layer(LN)得到。y就是图片的分类结果了,比如Imagenet 1K 的y就应该是0-999的一个类别概率。 4 其他 文章还提到Hybrid Architecture,大概就是现在的 patch embedding 是由原图直接flatten成一个一维向量。可以先用CNN网络得到一个feature map,由feature map得到的patch计算一维的embedding。实验效果不...
作者想将transformer architecture应用到了图像中,但transformer来源于nlp是一维数据,而图像却是二维数据。因此作者将224*224*3(H*W*C)的image分割为196个大小为16*16*3的patch。然后对每个patch进行patch embedding将其映射至一维,共196个patch,因此产生的数据维度为[196, D],增加[class]token作为patch数据的首行(...
文章链接:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 代码:GitHub - google-research/vision_transformer 发表:ICLR 2021 领域:LLM based CV 摘要:虽然 Transformer 已经成为了 NLP 任务中的标准结构,它在 CV 领域的应用仍很有限。目前,在 CV 任务中注意力机制要么与卷积网络结合...