反卷积操作的输入,是Contextual Attention layer示例图中绿色矩形所示的feature,shape为:[1, height, width, patch总数], 并且由于stride为2,所以行与行、列与列之间,填充0。 反卷积操作的kernel,是对背景feature执行extract_image_patches后再进行维度变化而得到的所有patch,shape为:[patch_size, patch_size, channe...
其中,LayerNorm 作为 Transformer 结构中常用的标准化层,但模型推理时仍需计算数据的统计值,导致了推理的低效。 我们提出了渐进式的 LayerNorm 替换策略,并对标准的 BatchNorm 进行了改进以更好地取代 LayerNorm 层。同时,我们采用了一...
相反,我们引入了一种基于transformer的新型架构,该架构将fusion bottlenecks安置在多个layer中以实现模态融合。与传统的pairwise self-attention相比,我们的模型迫使不同模态之间的信息通过少量的bottleneck latents形成交流,要求模型在每个模态中整理和压缩相关信息,并共享必要的信息。【our model forces information between ...
Residual Attention Network for Image Classification(http://cn.arxiv.org/abs/1704.06904v1) 1.7 空间和通道上的Attention: SCA_CNN 2017_CVPR, 浙江大学,腾讯AI Lab 结合Spatial-attention和Channel-wise Attention以及multi-layer, 应用在图像字幕分类上字幕. multi-layers即在多个结构上应用Attention Spatial attent...
LayerNorm (x+ Sublayer (x)) 其中x表示输入,Sublayer表示本层的网络,所以必须要保证x 和 Sublayer (x) 的输出维度是一样的。 各类attention代码见:attention.py Reference Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual...
作者首先进行 attention block heatmap 可视化实验,如下图所示。第一行是 attention layer 的输入,第二行是 attention layer 的输出,其中红色代表正值,蓝色代表负值。第三行是 attention map 的平均值,越亮代表系数越大。可以看出,浅层的 block 是低频区响应强(系数大),深层的 block 是高频区响应强。
In this code, the selfAttentionLayer is used to processes 28x28 grayscale images. The self-attention mechanism helps the model capture long-range dependencies in the input data, meaning it can learn to relate different parts of the image to each other. By introducing the selfAttentionLayer ...
谷歌的工作提出了一种小巧且好用的Mixer-Layer，然后用极其丰富的实验，证明了仅仅通过简单的图像分块和线性层的堆叠就可以实现非常好的性能，开拓了人们的想象。清华的External Attention则揭示了线性层和注意力机制之间的内在关联，证明了线性变换其实是一种特殊形式的注意力实现，如下公式所示：Attention(x)=Linear(...
提出coherent semantic attention layer来构造缺失区域深层特征之间的相关性。无论缺失的区域是否规则。 提出一致损失函数consistency loss来指导CSA层来学习ground truth的VGG特征。同时块判别器patch discriminator被引入,来实现更好预测结果。 实现了高质量的结果,即使修复任务是两个阶段(粗、细修复网络),但是我们的网络...
Transformer模型结构中每层都包含着残差结构，而残差结构中最原始的结构设计是Post-LN结构，即把Layer Norm (LN) 放在每个子层处理之后，如下图Figure 1(a)所示；而其他的一些预训练模型如GPT-2，则将LN改到每个子层处理之前，被定义为Pre-LN，如下图Figure 1(b)，有论文[5]结果表明“Pre-LN”对梯度下降...