2.2 Dynamic Position Bias 随着位置编码技术的不断发展,相对位置编码偏差逐渐的应用到了transformers中,很多的vision transformers均采用RPB来替换原始的APE,好处是可以直接插入到我们的attention中,不需要很繁琐的公式计算,并且可学习性高,鲁棒性强,公式如下: 以Swin-Transformer为例,位置偏差矩阵B是一个固定大小的矩阵,...
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 s...
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...
In this study, we propose a novel cross-scale attention mechanism to explicitly aggregate inter-scale interactions into a single MIL network for Crohn's Disease (CD), which is a form of inflammatory bowel disease. The contribution of this paper is two-fold: (1) a cross-scale attention ...
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...
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 --Python 版本 (e.g., Python 3.7.5):Python 3.7.5 ...
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) ...
[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:...
《CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification》 Abstract 最近开发的视觉变换器(ViT)在图像分类上达到了比卷积神经网络更有前景的结果。受此启发,在本文中,我们研究如何在变换器模型中学习多尺度特征表示以进行图像分类。为此,我们提出了一个双分支变换器,以结合不同大小的图像...