对嵌入进行分组后,在每个组内进行self-attention的计算。 可以看出SDA和LDA都是基于window的注意力,那么是怎么保证全局信息获取的呢? LDA中对feature map做了步长为I的采样,获得多个全局的嵌入,最大程度的利用feature map的全局性。类似于空洞卷积,将相隔I的像素作为一组,进行attention 操作,这样就引入了长距离的信息。
相同的参数下,GPU单P的loss如下: NPU单P的loss如下: 测试结论:前几个step,NPU的loss比GPU低,但由于下降速率慢,导致NPU中,后期loss偏高,最终精度偏低,不达标 测试算子在CPU与NPU中的精度差,都是小于万分之一 2、使用msaccucmp.py脚本,测试算子在GPU与NPU中的精度差,得到的CosineSimilarity都是1或者NAN 测试结论...
[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, 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) ...
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...
Cross-Attention Fusion:利用 CLS 来交互信息。 Cross-Attention Fusion 将CLS 当成是一个分支的抽象信息,那么只需要交换两个分支的 CLS,然后送入 Transformer 中,两个分支的信息就可以进行交互了,这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息image-20230614214151778上...
Some recent works have successfully leveraged this intrinsic feature correlation by exploring non-local attention modules. 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-...
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...
window self-attention mechanism computes self-attention in the horizontal and vertical stripes in parallel that from a cross-shaped window, with each stripe obtained by splitting the input feature into stripes of equal width. With CSWin, we could realize global attention with a limited computation ...
为了降低 self-attention 模块的计算量,一些 Transformer 模型减少了 key 和 value 的部分特征表达。 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 ...