ConvMixer由一个图像块嵌入层和重复应用的简单全卷积块组成。我们保留图像块嵌入的空间结构。具有图像块大小为 $p$ 和嵌入维度为 $h$ 的图像块嵌入,可以通过输入通道数为 $c_{in}$、输出通道数为 $h$、内核大小为 $p$ 且步长为 $p$ 的卷积来实现: ConvMixer块本身由深度卷积(即分组卷积,组数等于通道数 ...
ConvMixer由一个图像块嵌入层和重复应用的简单全卷积块组成。我们保留图像块嵌入的空间结构。具有图像块大小为p和嵌入维度为h的图像块嵌入,可以通过输入通道数为cin、输出通道数为h、内核大小为p且步长为p的卷积来实现: ConvMixer块本身由深度卷积(即分组卷积,组数等于通道数h)和逐点卷积(即内核大小为1×1)组成。
因为Channel Mixer MLP 层和 1x1 卷积完全等价,所以这里所说的 ConvMixer-based 是强调 Spatial Mixer 层模块可以替换为 DW 卷积(关于全局自注意力和 DW 卷积的区别和联系,在 3.4.3 中会详细说明)。ConvMixer-based 的典型代表是 ConvMixer,其结构图如下所示: 在MLP Mixer 模型中说过, ViT 的编码器层核心结...
ConvMixer-based 的典型代表是 ConvMixer,其结构图如下所示: 在MLP Mixer 模型中说过, ViT 的编码器层核心结构可以分成全局空间自注意力层(用于 token 和 token 间信息交互),通道混合 MLP 层(用于每个 token 内的 channle 间信息交互)。ConvMixer 也是沿用了同样的分解策略,只不过替换模块不再是 Spatial ...
ConvMixer的实验结果表明,虽然使得它实现非常简单,只需要7行pytorch代码(如上图所示),但能实现和ResNet、MLP-MIxer、ViT等复杂结构相似的性能。这表明,至少在某种程度上,patch表示本身可能是视觉Transformer优越性能来源的关键组成部分之一。 02 方法 2.1. ConvMixer ...
ConvMixer 的含义是: 不包括自注意力层 不包括 Spatial Mixer MLP 层 包括Channel Mixer 层,这个层可以是 1x1 的点卷积,或者 MLP 层 因为Channel Mixer MLP 层和 1x1 卷积完全等价,所以这里所说的 ConvMixer-based 是强调 Spatial Mixer 层模块可以替换为 DW 卷积(关于全局自注意力和 DW 卷积的区别和联系,在...
ConvMixer的实验结果表明,虽然使得它实现非常简单,只需要7行pytorch代码(如上图所示),但能实现和ResNet、MLP-MIxer、ViT等复杂结构相似的性能。这表明,至少在某种程度上,patch表示本身可能是视觉Transformer优越性能来源的关键组成部分之一...
在Vision Transformer 大行其道碾压万物的同时,也有人在尝试非注意力的 Transformer 架构(如果没有注意力模块,那还能称为 Transformer 吗)。这是一个好的现象,总有人要去开拓新方向。相比 Attention-based 结构,MLP-based 顾名思义就是不需要注意力了,将 Transformer
ConvMixer的实验结果表明,虽然使得它实现非常简单,只需要7行pytorch代码(如上图所示),但能实现和ResNet、MLP-MIxer、ViT等复杂结构相似的性能。这表明,至少在某种程度上,patch表示本身可能是视觉Transformer优越性能来源的关键组成部分之一。 02 方法 2.1. ConvMixer ...
在本文中,我们为后者提供了一些证据:具体地说,我们提出了ConvMixer,这是一个极其简单的模型,在精神上类似于ViT和更基本的MLP-Mixer,它直接操作补丁作为输入,分离空间和通道维度的混合,并在整个网络中保持相同的大小和分辨率。然而,相比之下,ConvMixer只使用标准的卷积来实现混合步骤。尽管它很简单,但我们表明,Conv...