1.3 Convolutional Projection CvT中提出了卷积投影(Convolutional Projection),这部分在 Convolutional Transformer Block 里,从下图中我们可以看见,卷积投影用于生成 MHSA(Multi-Head Self Attention)所需要的 Q、K、V。 那么使用卷积投影和 ViT 的标准线性投影有什么区别呢,这么做有什么好处吗? [外链图片转...
可以看一下作者提出的用卷积层代替 Attention 初始化的结构: 在上文中也给出了将卷积层参数转换为 Attention 中映射矩阵参数的做法,这个初始化大大提高了 Transformer 优化的效率以及最后结果。 用卷积初始化 vs 随机初始化的实验结果 在CIFAR-100 数据集上的实验结果;第一个阶段实际上就是指上面模型的卷积阶段,第...
简介:文章介绍了Conformer模型,这是一种结合了Transformer的自注意力机制和CNN卷积模块的混合模型,旨在提高语音识别任务的性能,通过自注意力捕捉全局上下文信息,同时利用卷积模块有效捕获局部特征。 1 引言 Transformer 模型擅长捕捉基于内容的全局交互,而 CNN 则有效地利用了局部特征。 2 介绍 Transformer 擅长对远程全局上...
This paper proposes TransDeepLab, a novel DeepLab-like pure Transformer for medical image segmentation. Specifically, we exploit hierarchical Swin-Transformer with shifted windows to extend the DeepLabv3 and model the Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) module. A thorough search of the relevant ...
CvT的pipeline如下图所示,是一种级联联的结构,每一个stage包含两部分:Convolutional Token Embedding模块和若干个Convolutional Transformer blocks。 1.2 Convolutional Token Embedding Convolutional Token Embedding的主要作用是来模拟 CNN 的下采样设计,在减少 Token 的数量的同时增加其的宽度。 下面是 Convolutional Token...
之前有 transformer 和 cnn 作为网络在自动语言识别中获得不错的效果，但是都有其局限性。transformer 不擅长提取细粒度的局部特征。CNN 网络能捕捉到边缘的线条和形状等特征，但是要捕捉到全局信息需要更多的卷积层。最近有些工作表明，卷积和自注意力结合起来会很有效。本文研究了如何将卷积和自注意力结合...
介绍ViLT模型的算法实验环节,文本图像信息对齐可视化,WPA loss的计算代码实现,以及其他关键代码实现细节。, 视频播放量 58、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 1, 视频作者 kindlytree, 作者简介 和森AI信息技术分享平台,更多内容请参考网站: htt
Convolution Transformer Based Fault Diagnosis Method For Aircraft Engine Bearings 来自 IEEEXplore 喜欢 0 阅读量: 7 作者:X Fang,X Deng,J Chen,M Liu,Y Fu,G Huang,C Zhou 摘要: Bearings play a crucial role in aero-engine functionality, and precise evaluation of their condition is imperative for...
Motivation:在相似尺寸下,VIT的性能要弱于CNN架构;VIT所需的训练数据量要远远大于CNN模型 CvT将卷积引入Transformer,总架构是一个multi-stage的hierarchical的结构: 首先embedding的方式变成了卷积操作,在每个Multi-head self-attention之前都进行Convolutional Token Embedding。其次在 Self-attention的Projection操作不再使用传...
Although convolutional networks (ConvNets) have enjoyed great success in computer vision (CV), it suffers from capturing global information crucial to dense prediction tasks such as object detection and segmentation. In this work, we innovatively propose ConTNet (ConvolutionTransformer Network), combining...