Vision Transformer最初发表于2020年的arXiv上,后发表于2021年的ICLR上,题目《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》[8]是一种基于Transformer的Encoder架构的用于图像分类任务的网络架构 在足够大的数据集上进行预训练后,ViT的效果超过了当时效果最好的图像分类网络 这部分内...
最后,提出了一种组合规则,明确CNN与Vision Transformer模型之间的协同工作关键在于结构设计。基于上述发现,作者提出一个基础模型,结合MSAs与卷积模块,实现协同工作。相较于现有模型,该基础模型在CIFAR-100与CIFAR-100-C数据集上展现出更好的性能。结论指出,MSAs不仅是广义卷积操作,还是一种与卷积模块互...
Swin transformer的创新点 | swin transformer模型在继承注意力机制的基础上,结合了CNN卷积神经网络的优点,对特征图进行了4倍,8倍,16倍的下采样(下图左上),这样就可以大大增加实例分割与对象检测的精确度。 但是vision transformer模型一直采用的是16倍的下采样。这样特征图也维持16倍的下采样,针对实例分割任务,精度...