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...
2020ICLR REFORMER: THE EFFICIENT TRANSFORMER 针对的问题是序列较长时,attention scores占用内存过多的问题 文中提出两种提高transformer效率的方法: 1.通过LSH方法选出重要的注意力权重,实现将注意力权重分块计算,减少注意力权重占用的内存。 2.通过将transformer转换为可逆transformer,减少后向传播过程中的存储量。 1....
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,其表现与标准Transformer一样。 分块: 每一层Transformer中前馈网络所用的中间向量维度dff=4k甚至更高维度,依然非常占用内存;然而,一个序列中各个tokens在前馈网络层的计算是相互独立的,所以这部分计算可以拆分为c个组块: 这...
Then, we give an overview structure of our efficient transformer network for visual tracking referred as ETT and describe the detail of TCA and MACA module. 3.1 Adaptive attention The multi-head attention in the original Transformer needs to learn the relevance between every two elements in the ...
对于特征上下采样,作者分别采用 PyTorch 里的 pixel-unshuffle 和 pixel-shuffle 实现,非常类似 swin transformer 里的 patch merging (不清楚实现是不是一样的,还没时间比较,汗 ~~~)。 MDTA (Multi-Dconv Head Transposed Attention) Transformer中计算量主要来自于注意力计算部分,为了降低计算量,作者构建了MDTA...
The Transformer decoder incorporates Spatially Modulated Co-Attention (SMCA) to preset the position of the target (human or object) in the image, narrow the search range of the query vector and accelerate the convergence of the model. In order to fuse multi-scale features and increase model ...
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模型缓解了CNN的...
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 ...
Transformer-based models are the state-of-the-art for Natural Language Understanding (NLU) applications. Models are getting bigger and better on various tasks. However, Transformer models remain computationally challenging since they are not efficient at inference-time...
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...