具体的代码如下(为了更容易理解,对代码做了删减和注释): classViT(nn.Module):def__init__(self,*,image_size,patch_size,num_classes,dim,depth,heads,mlp_dim,pool='cls',channels=3,dim_head=64,dropout=0.,emb_dropout=0.):super().__init__()image_height,image_width=pair(image_size)patch_he...
Vit:An Image is Worth 16x16 Words - Transformers for Image Recognition at Scale 视觉上transformer的成功应用,同样打开了time series的tfm应用的新大门,虽然之前已经有许多tfm在时间序列上的应用了,但是因为一些众所周知的问题,基本没啥卵用,视觉上的paper相对time series的water paper要靠谱(包括但不限于resnet...
但是首先JFT-300是私有的数据集,很难复现结果;此外,Transformer结构若想取得理想的性能和泛化能力,计算资源和数据集都不具备,很难有所收获。 对此的解决:《Training data-efficient image transformers & distillation through attention》 使用一个性能很好的分类器 (CNN/Transformer,实验验证) 作为teacher model,设定了di...
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...
)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...
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...
1 引言 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%... ...
当在中等大小的数据集(如ImageNet)上训练时,如果没有强大的正则化,这些模型的精度会比同等大小的ResNet低几个百分点。这种看似令人沮丧的结果可能是意料之中的:Transformer缺乏CNN固有的一些归纳偏差,如平移等变性和局部性,因此在数据量不足的情况下训练时不能很好地泛化。
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(...
An image is worth 16x16 words:Transformers for image recognition at scale(论文阅读) ): *这部分可能对今后的学习有帮助 1、注意力要么与卷积网络结合使用,要么用于替换卷积网络的某些组件,同时保持他们的整体结构不变。注意力架构的相关工作: local multi-head...被美东时间折磨的一天 今天参加了Journal Club,...