image.png 如上图表述: 给定一个子标题描述,首先作者计算它的embedding ti和image的所有patch的相似度,来定位子标题对应的是哪些patch。作者将计算的相似度作为一个cross-attention weights矩阵,并将它做加阈值的稀疏化。 image.png 然后用公式6的结果,来为每个子标题选择patch和token,然后对所有的w,做pooling: imag...
目标是让待训练的目标网络将每个 masked patch token 恢复到其相应的 token。 注意MAE 是使得 Decoder 的输出直接重建 masked patch,而 iBOT 则希望目标网络 (相当于是 Encoder) 的输出重建 masked patch token。所以图4的过程中:Online tokenizer 与目标网络一起学习,希望 Online tokenizer 能够捕获到图片高维的语义...
与IPT不同的是,IPT是在ImageNet上预训练的,这种类型的Transformer是用800个样本训练的,同时相对于许多其他基于CNN或基于Transformer的方法,保持了少量的网络参数。 2.3、递归网络的结构 深度学习中的递归结构会重复调用网络中的某部分层来处理数据。递归结构在图像重建任务中的应用可以追溯到[10]。在这项工作中,我们提...
基于Swin Transformer 的图像恢复网络.输入:img_size(int|tuple(int)):输入图像的大小,默认为64*64.patch_size(int|tuple(int)):patch 的大小,默认为1.in_chans(int):输入图像的通道数,默认为3.embed_dim(int):Patch embedding 的维度,默认为96.depths(tuple(int)):Swin Transformer 层的深度.num_heads(tu...
研究者在 ImageNet 数据集上对 VOLO 进行了评估，在训练阶段没有使用任何额外训练数据，并将带有 Token Labeling 的 LV-ViT-S 模型作为基线。他们在配有 8 块英伟达 V100 或 A100 GPU 的单个节点机上训练除 VOLO-D5 之外所有的 VOLO 模型，VOLO-D5 需要在双节点机上训练。 V0LO-D1 到 VOLO-D5 模型的...
因此，VOLO采用两阶段架构设计，同时考虑了更具细粒度的token表示编码和全局信息聚合。第一阶段由一堆Outlookers组成，用于生成精细级别的token表示。第二阶段部署一系列transformer blocks来聚合全局信息。在每个阶段的开始，使用一个图像块嵌入模块（patch embedding module）将图像输入映射到期望形状的token表示。下面就着重...
第一个阶段由多层 outlooker 构成，旨在用于生成精细级别的数据表征；第二个阶段部署一系列 transformer 层来聚合全局信息。在每个阶段的开始，使用 patch 嵌入模块将输入映射到相应大小的数据表示。第一个 stage 由多层 outlooker 构成，outlooker 是本文提出的特殊的 attention 层，每一层 outlooker 由一层 outlook ...
在我们的方法中,图像有两个表示视图,即image patch和visual token。这两种类型分别用作预训练期间的输入和输出表示。 2.1.1 image patch 在我们的实验中,我们将每张224 × 224的图像分割为14 × 14个图像patch网格,其中每个补丁为16 × 16。 2.1.2 visual token ...
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