ConvMixer直接在patch上操作,它在所有层中保持相同分辨率和大小的表示。其不对连续层的表示进行下采样操作,分离空间和通道维度的混合。但与Vision Transformer和MLP-Mixer不同的是,ConvMixer架构只通过标准的卷积来完成所有这些操作。 ConvMixer架构极其简单(它可以在约6行密集的PyTorch代码中实现),但它优于一些标准的计...
ConvMixer 动机 ViT将图像分为patch来减轻Transformer中自注意力层与图像像素二次相关的计算成本 ViT的性能是受益于Transformer结构,还是或多或少得益于使用patch作为输入? 方法 直接在输入的patch上进行操作(patch其实就是stide=kernel size的卷积) 只使用标准卷积操作 patch embedding层+多个全卷积块(depthwise卷积+poin...
2.2 convmixer layer 3. 代码 4. 实验 1. 综述 1.1 解决问题 如果将图片以像素点的形式送入模型中,序列太长,计算量很大。因此将图片的一小部分像素点通过patch embeddings拼接成特征,形成很多个patch送入模型中 因此transformer的良好性能究竟是模型架构带来的,还是patch embeddings带来的? 1.2 motivation 提出ConvM...
ConvMixer直接在patch上操作,它在所有层中保持相同分辨率和大小的表示。其不对连续层的表示进行下采样操作,分离空间和通道维度的混合。但与Vision Transformer和MLP-Mixer不同的是,ConvMixer架构只通过标准的卷积来完成所有这些操作。 ConvMixer架构极其简单(它可以在约6行密集的PyTorch代码中实现),但它优于一些标准的计...