论文地址:Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration。 摘要 由于卷积神经网络(CNN)在从大规模数据中学习可推广的图像先验方面表现出色,这些模型已被广泛应用于图像复原及相关任务。近年来,另一类神经架构——Transformer,在自然语言和高级视觉任务上取得了显著的性能提升。虽然Transformer模型...
1.提出了Restormer,是一种Encoder-Decoder的Transformer模型,能学习High-Resolution图像的Multi-Scale特征(体现在能处理各种各样尺度)与Local-Global特征(体现在MDTA中先使用了Dconv学习Local特征,再使用了Attention学习全局特征)。同时没有使用Windows Attention,没有使用切成patches,所以可以获取图像的遥远的上下文信息(expl...
从零开始实现Transformer层,Huggingface源码分析 日常半躺 8866 37 进入第二部分,来讲数据分析啦,PhD都不一定懂的业务知识,快来听故事|《数据分析》第1节(上) 机器学习学不学 2.4万 4 卷积神经网络(CNN)到底卷了啥? 机器学习-李宏毅 2.8万 57 研究生的话题“深度学习直接缝了别的模型,在论文中这种创新点...
ResT通过一个stem 模块提取低级特征,四个stage阶段捕获多尺度特征图,每个stage又包含三个部分,分别是patch embedding模块用于减小特征图的尺寸和增加通道数,PE(positional embedding)模块用于引入位置信息,和L个Efficient Transformer Block。 2.1 Rethinking of Transformer Block 标准的Transformer block包含两个子模块,分别...
可逆Transformer 我们将可逆残差网络的思想应用到Transformer中,在可逆块中结合了自注意力层和前馈网络层。结合上面的可逆残差公式,F函数变成了自注意力层,G函数变成了前馈网络层,注意的是每层的归一化处理放在了残差块里面。 可逆Transformer不需要在每一层中存储激活结果,在后面实验部分,我们对比使用了相同数量的参数,...
所以虽然Transformer模型减轻了cnn的缺点(即有限的接受域和对输入内容的不适应性),但其计算复杂度随着空间分辨率呈二次增长,因此无法应用于大多数涉及高分辨率图像的图像恢复任务。将transformer调整应用于图像修复上的工作,为了减小计算负荷,这些方法要么将SA用于每个像素周围8x8的小空间窗口,要么将输入图像分割成无...
网易开源的针对transformer-based模型的推理加速框架,支持在中低端Ampere架构上单卡高性能推理百亿级模型。 项目背景 基于变压器的大规模模型已被证明在许多领域的各种任务中都是有效的。然而,将它们应用于工业生产需要繁重的工作来降低推理成本。为了填补这一空白,我们引入了一个可扩展的推理解决方案:Easy and Efficient ...
论文的 motivation 非常简单,就是认为CNN感受野有限,因此无法对长距离像素相关性进行建模。因此,想使用 Transformer 的思路来进行图像修复。 2、主要方法 论文整体框架如下图所示,还是类似UNet的结构,按着1/2,1/4, 1/8 下采样,在中间添加skip connection。如图中画红圈的部分展示,每个 Transformer block 由两个部分...
ResT通过一个stem 模块提取低级特征,四个stage阶段捕获多尺度特征图,每个stage又包含三个部分,分别是patch embedding模块用于减小特征图的尺寸和增加通道数,PE(positional embedding)模块用于引入位置信息,和L个Efficient Transformer Block。 2.1 Rethinking of Transformer Block ...
也就是说effentformer是一个完全基于transformer的模型,没有集成MobileNet结构。 Dimension-Consistent设计 网络从四维划分开始,后期进行三维划分。首先,输入图像由stem层进行处理,这是两个3 × 3,步幅为2的卷积作为patch嵌入: 其中Cj是第j级的通道号(宽度)。然后网络从MB4D开始,使用简单的Pool mixer提取低级特征: ...