FlowFormer作为一种基于Transformer的神经网络架构,为光流估计领域带来了革命性的突破。通过深度学习技术,FlowFormer有效地解决了传统光流法中存在的环境、光照等因素的影响问题。同时,FlowFormer的创新设计使其在光流估计任务中具有卓越的性能表现。随着技术的不断发展,我们相信FlowFormer将在更多领域发挥其强大的应用潜力。...
本文提出的Flowformer通过将网络流中的守恒原理引入设计，自然地将竞争机制引入到注意力计算中，有效避免了平凡注意力问题，在实现线性复杂度的同时，保持了标准Transformer的通用性。Flowformer在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。此外，Flowformer中「无特殊归纳偏好」的设计理念也对通用...
本文介绍本组ICML2022深度学习基础模型方向的最新工作:Flowformer: Linearizing Transformers with Conservation Flows。 摘要:受网络流理论启发,本文提出任务通用的骨干网络Flowformer,实现线性复杂度,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。 作者:吴海旭,吴佳龙,徐介晖,王建民,龙明盛 链接...
代码:github.com/thuml/Flowfo 相比于标准Transformer,本文提出的Flowformer模型,具有以下特点: 线性复杂度,可以处理数千长度的输入序列; 没有引入新的归纳偏好,保持了原有注意力机制的通用建模能力; 任务通用,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。 1. 问题分析 标准的注意力机制输...
FlowFormer的整个流程如下:首先由图像对构建4D cost volume成本编码,将成本编码到一个新的潜在空间中具有交替组转换器(AGT)层的成本内存中,并通过一个带有动态位置成本查询的循环Transform解码器对位置 cost queries进行解码。 ECCV2022 | FlowFormer: 一种基于transformer架构的光流!性能SOTA...
代码:https://github.com/thuml/Flowformer 相比于标准Transformer,本文提出的Flowformer模型,具有以下特点: 线性复杂度,可以处理数千长度的输入序列; 没有引入新的归纳偏好,保持了原有注意力机制的通用建模能力; 任务通用,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。
本文介绍本组ICML2022深度学习基础模型方向的最新工作:Flowformer: Linearizing Transformers with Conservation Flows。受网络流理论启发,本文提出任务通用的骨干网络Flowformer,实现线性复杂度,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。
FlowFormer使用cross-attention从Cost Volume编码器中提取特征,具体而言,根据当前估计的光流值生成查询(query)。取出的特征,结合上下文特征以及当前光流值,预测出光流残差,循环迭代优化光流。 三、实验结果 在公开的Sintel榜单的Clean和Final两个指标上,FlowFormer分别实现了1.16和2.09 AEPE,相比之前的最好方法分别下降了16...
1)我们提出了一种新的基于Transform的神经网络结构FlowFormer,用于光流量估计,它实现了最先进的流量估计性能。 2)设计了一种新颖的cost volume编码器,有效地将成本信息聚合为紧凑的潜在cost tokens。 3)我们提出了一种循环成本解码器,该解码器通过动态位置成本查询循环解码成本特征,迭代细化估计光流。
代码:https://github.com/thuml/Flowformer 相比于标准Transformer,本文提出的Flowformer模型,具有以下特点: 线性复杂度,可以处理数千长度的输入序列; 没有引入新的归纳偏好,保持了原有注意力机制的通用建模能力; 任务通用,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。