我们最近提出的ConTNet结合了卷积层和Transformer,可以同时结合两者优点。即使不需要Vision Transformer中常用的各种复杂的aug和花样的训练trick,在对齐ConvNet的训练配置下,ConTNet也可以达到非常可观的性能,如果加上一些数据增强策略,点还可以继续涨,逼进甚至超过现在流行的Vision Transformer工作。实验结果表明,ConTNet在...
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...
We propose a weakly-supervised method, DTCC, which effectively combines multi-level dilated convolution and transformer methods to realize end-to-end crowd counting. Its main components include a recursive swin transformer and a multi-level dilated convolution regression head. The recursive swin trans...
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...
Transformer, profiting from global information modeling that stems from the self-attention mechanism, has recently attained remarkable performance in natural language processing and computer vision. Nevertheless, previous studies prove that both local and global features are critical for a deep model in de...
piexlBERT,使用ResNet去抽去图像特征,然后将抽取好的特征当做离散的序列。也可以理解为先用CNN抽取特征,得到的高维特征对应较短的序列长度,此时就可以应用Transformer去处理。这样就不需要目标检测那些操作,例如ROI(映射)和nms(非极大值抑制),速度可以提高不少。
CvT主要有两个改动:ahierarchyofTransformerscontaininganewconvolutionaltokenembedding和aconvolutionalTransformerblockleveragingaconvolutionalprojection。这两个改动讲卷积网络的某些特定(shift,scale和distortioninvariance)带入ViT结构中,同时又保持了Transformers的特性(dynamicattention,globalcontext和bettergeneralization)。
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...
该模块可以视为原始 Transformer block 在卷积上的扩展,可以用于捕捉 local spatial context 上图中后两个子图中的每个 Convolutional Projection 都是下面的前向过程 \text{Depth-wise Conv2D → BN → Point-wise conv2D} 一句话总结:将原始 Transformer Block 中计算 Q、K、V 的 linear projection 换成 depth...