为了获得更大的感受野,所有和CNN相关的backbone,要更大的感受野,就要更深的网络结构(堆叠卷积)。 但是在transformer在第一层就可能看到全局感受野 transformer相对于CNN的格局比较大。transformer不需要堆叠这么多。可能第一层就能获得全局信息。 但是transformer太吃数据了。直接全局学。 transformer需要的训练数据要非常多。
Vision Transformer(ViT)将输入图片拆分成16x16个patches，每个patch做一次线性变换降维同时嵌入位置信息，然后送入Transformer，避免了像素级attention的运算。类似BERT[class]标记位的设置，ViT在Transformer输入序列前增加了一个额外可学习的[class]标记位，并且该位置的Transformer Encoder输出作为图像特征。其中 为原图像...
分类只需将一个 MLP 头放在Transformer结构的顶部，具体的插入位置就是在我们添加到序列中的额外可学习的Embedding位置。此外，本文还给出了一种混合的模型结构。它使用ResNet早期的特征映射作为Transformer的输入，而没有选择输入投影的图像块。通过对 Transformer 模型和 CNN 骨干网络端到端的训练，模型能够达到最好的...
Transformer 结构提出在于完全摈弃了传统的循环的"encoder-decoder"结构,取而代之的是采用"self-attention"结构。传统的循环结构的问题在于:结构是串行的,即下个结构的输入依赖于上层结构的输出,该固有属性的问题是该"encoder-decoder"结构无法进行并行推理,效率较低。而基于"Attention"结构,能够很好的解决该问题,其基本...
GitHub链接:https://github.com/harvardnlp/annotated-transformerPost Scriptum虽然在Transformer文章中提出了一种自然语言翻译的模型,很多文章把这个模型称为Transformer。但我们还是倾向于将文章中利用Self-Attention的Encoder或Decoder的子结构称为Transformer。文中和源码中还包含了很多其他的一些优化例如学习率动态变化,Resid...
Transformer结构可以表示为Encoder和Decoder两个部分 Encoder和Decoder主要由Self-Attention和Feed-Forward Network两个组件构成,Self-Attention由Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention两个组件构成。 Scaled Dot-Product Attention公式: Multi-Head Attention公式: ...
Efficient Transformer设计中需要注意的问题,以及可以优化Transformer角度的探讨 DeiT Mobile-Transformer Week6 主题:经典Transformer网络结构学习: SwinTransformer 模型家族学习 本次课程将以SwinTransformer 模型为例,系统性学习SwinTransformer以及其变种模型。目的是让学生...
Paper《Attention Is All You Need》,作者是在机器翻译这个领域进行的实验,当然我们今天知道它被应用到了很多地方,作者也在结论部分说它将被应用到图像、音频、视频等任务中,本文以机器翻译任务来解释transformer网络结构,之后还会在cv任务中进行介绍。 论文首先指出当前LSTM、GRU这些RNN系列网络和CNN存在的问题: ...
但是，卷积神经网络毕竟只是关注局部信息的网络结构，它的这种计算机制导致了它在文本信息处理上难以捕捉和存储长距离的依赖信息。人们一方面想扩大卷积核、增加通道数来捕捉长期依赖，一方面还害怕由于扩大模型所导致的维度灾难 Transformers横空出世 扯了半天终于要介绍我们今天的主角——Transformer 了。2017年的时候 ...
Transformer结构可以表示为Encoder和Decoder两个部分 Encoder和Decoder主要由Self-Attention和Feed-Forward Network两个组件构成,Self-Attention由Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention两个组件构成。 Scaled Dot-Product Attention公式: Multi-Head Attention公式: ...