而对于检测和分割这类问题,CNN方法已经很成熟,难以一下子用transformer替换掉,目前的工作都是CNN和transformer的混合体,这其中有速度和效果的双重考虑。 另外也要考虑到如果输入较大分辨率的图像,transformer的计算量会很大,所以ViT的输入并不是pixel,而是小patch,对于DETR它的transformer encoder的输入是1/32特征这都有...
Vision-Transformer 模型大小 图像分块 图像位置向量 参考资料 将Transformer应用到CV领域,模型整体框架依赖Transformer的编码器,主要学习如何将图像进行编码,而非以卷积的方式进行特征提取。主要思想是将图像平均切块,即 n∗n 个块(patches),然后将每个块展开成一维向量。以下主要从代码实现上进行展示。
然后讨论了Transformer增强的CNN方法,该方法利用Transformer来增强CNN的表示学习。由于忽略了原始ViT中的局部信息,CNN增强型Transformer采用了适当的卷积inductive bias来增强ViT,而局部注意力增强型Transformer重新设计了patch分区和注意力块,以提高其局部性。继CNN[162]中的分层和深层结构之后,分层Transformer用金字塔代替了固...
SwinTransformer 模型家族 SwinTransformer设计思想。思考需要设计Transformer解决新的问题时需要注意的问题 Week7 主题:Transformer in Point Cloud 本节课将跟大家分享3D Point Cloud中的Transformer应用。根据3D Point Cloud数据特点,我们将深入探讨如何设计合适的Transfo...
在最近的一篇论文中,来自 ETH Zurich 的研究者讨论了如何在不影响收敛特性和下游任务性能的情况下简化 LLM 所必需的标准 Transformer 块。基于信号传播理论和经验证据,他们发现可以移除一些部分,比如残差连接、归一化层(LayerNorm)、投影和值参数以及 MLP 序列化子块(有利于并行布局),以简化类似 GPT 的解码器架构以及...
最后,Transformer的输出作为后续的MLP分类器的输入。 从零训练Transformers,比CNN需要更多的数据。这是因为CNN可以编码图像的先验知识比如平移不变性(translational equivariance)。但是Transformers需要从给定的数据中获得这个信息。 平移不变性是卷...
Transformer 解码器，与编码器采用了同样的架构。将解码器的输出作为Transformer的输入。为了适应多任务，研究人员还加入了一个可学习的任务编码。总的来说，这两部分用于恢复输入数据中的缺失信息。△去雨任务上的视觉效果 尾部，与头部结构相同，用于将特征映射到重建图像中。随后，研究人员使用ImageNet 数据集对模型...
- 近年来,研究者们开始探索将Transformer架构应用于计算机视觉(CV)领域,以利用其强大的建模能力来处理视觉任务。 ### 在计算机视觉中,Transformer主要使用在: 1. 图像分类 - 将图像分割成一系列的小块(patches),然后将这些小块作为序列输入到Transformer模型中。
第一篇用transformer做端到端目标检测的论文: End to End Object Detection With Transformer [3] 先用CNN提取特征,然后把最后特征图的每个点看成word,这样特征图就变成了a sequence words,而检测的输出恰好是a set objects,所以transformer正好适合这个任务。
Transformer在CV和NLP领域的变体模型的从零解读:Transformer;VIT;Swin Transformer - DA-southampton/TRM_tutorial