论文地址:[2108.00154] CrossFormer: A Versatile Vision Transformer Hinging on Cross-scale Attention (arxiv.org) 代码地址:https://github.com/cheerss/CrossFormer 一、Motivation 主要还是ViT的历史遗留问题 ViT在处理输入时,将图片划分为了相等大小的图像块(Patch),然后通过linear操作生成token序列,这种操作导致Vi...
为了解决上述问题,作者提出了Cross-scale Embedding Layer(CEL) 和Long Short Distance Attention(LSDA) 两个模块。其中 CEL 模块将不同尺度的特征进行融合,为 self-attention 模块提供了跨尺度的特征;LSDA 模块将 selff-attention 模块分为 short-distance 和 long-distance 两个部分,不仅减少了计算的负担,还保留了...
以往Vision Transformer 结构在将图片转换成序列时会切成提前预设好的大小,将统一大小的小块输入网络中,但是这种方法往往忽略了图片中包含的尺度特征。本文提出了一种多尺度的转换结构,并提出间隔选取形式的 Attention 模块节约显存。 首先作者在对一张图片进行嵌入 Embedding 操作时,会选取四个不同大小的卷积核以及输出...
CROSSFORMER: A VERSATILE VISION TRANSFORMER BASED ON CROSS-SCALE ATTENTION,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
CrossFormer: A Versatile Vision Transformer Hinging on Cross-scale Attention https://arxiv.org/abs/2108.00154 https://github.com/cheerss/CrossFormer 这是视觉的Transformer 演进过程:VIT---PVT---CrossFormer VIT没有考虑多尺度信息 PVT通过特征下采样集成了多尺度信息...
However, existing vision transformers still do not possess an ability that is important to visual input: building the attention among features of different scales. The reasons for this problem are two-fold: (1) Input embeddings of each layer are equal-scale without cross-scale features; (2) ...
一、问题现象(附报错日志上下文): NPU单P中,与GPU相同参数的情况下,loss的下降速率没有GPU快,导致精度比GPU低 二、软件版本: -- CANN 版本 (e.g., CANN 3.0.x,5.x.x): CANN 5.0.1,5.0.2 --Tensorflow/Pytorch/MindSpore 版本:Pytorch-1.5.0 ...
[浙江大学-PyTorch离线推理]Cross-scale-non-attention模型,onnx转om后,PRelu算子导致精度变低 DONE #I48MK6 推理问题 pika 创建于 2021-09-04 11:38 一、问题现象(附报错日志上下文): 直接测试onnx的精度,结果是达标的。把onnx转换为om之后,推理精度低很多,om推理得到的结果,后半部分有很多0 二、软件版本:...
However, none of the current deep models have studied another inherent property of images: cross-scale feature correlation. In this paper, we propose the first Cross-Scale Non-Local (CS-NL) attention module with integration into a recurrent neural network. By combining the new CS-NL prior ...
Koltun, “Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions,” in Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2016, pp. 1–13. Benaim, S. and Wolf, L., "One-sidedYann N. Dauphin, Angela Fan, Michael Auli, and David Grangier. 2017. Language modeling...