可以说,图像配准是计算空间变换的过程,它将一组图像与一个共同的观察参考框架对齐,通常是一组图像中的一个。 图像配准一般有两种方式:ImageToImage以及ImageToMap。前者是将多张图片对齐以整合或融合表示相同对象的匹配像素,而后者是将输入图像扭曲来匹配基准图像的特征信息,同时保证其空间分辨率。 (4)图像配准(Image ...
1)与ViT中使用的朴素tokens化不同,论文提出了一种渐进式tokens化模块,将相邻tokens聚合为一个tokens(称为tokens-to-token模块),该模块可以对周围tokens的局部结构信息进行建模,并迭代地减少tokens的长度。具体地说,在每个tokens-to-token(T2T)步骤中,transformer层输出的tokens被重构为图像(restructurization),然后图像...
1)与ViT中使用的朴素tokens化不同,论文提出了一种渐进式tokens化模块,将相邻tokens聚合为一个tokens(称为tokens-to-token模块),该模块可以对周围tokens的局部结构信息进行建模,并迭代地减少tokens的长度。具体地说,在每个tokens-to-token(T2T)步骤中,transformer层输出的tokens被重构为图像(restructurization),然后图像...
针对上述两个问题,论文的作者提出了两个解决方法:(1)分层的Tokens-to-Token转换,通过合并相邻的token来结构化图片信息,同时合并token也可以减少token的长度,减少计算复杂度。(2)一个深而窄的注意力机制骨架。该骨架的设计灵感来源于CNN网络,通过实验证明deep-narrow结构具有很高的效率。 网络结构 由图2可知,整个T2T-...
上面的 BERT 都是在 NLP 任务上使用,因为 NLP 任务可以把每个词汇通过 Word2Vec 自动转化成一个固定大小的 token,我们随机盖住一些 token,让模型根据这个不完整的句子来预测被盖住的 token 是什么。那么一个自然而然的问题是:对于图片来讲,能否使用类似的操作呢?
1. 为 Reasoning 让路必然导致 image token 数量过多,进而导致在纯 OCR 任务上存在 bottle-neck。Reasoning(VQA-like)能力来自 LLM(decoder),要想获得更好的 VQA 能力(至少在刷点上),就要充分利用起 LLM 来,那么 image token 就得越像 text token(至少高维上,这样就会让 LLM 更舒服)。
作者建议使用语义输入对扩散模型进行预训练。他们使用文本条件、图像训练的 GLIDE 模型。Transformer 网络对文本输入进行编码，并为扩散模型输出 token。按照计划，文本嵌入空间是有意义的。上图是作者的作品。与从头开始的技术相比，预训练模型提高了图片质量和多样性。由于 COCO 数据集具有众多类别和组合，因此基本方法...
Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
导读:当我们提到生成模型的时候,一般来说它的输出是一个 token-by-token 的过程,也可以说是一个 auto-regressive 的过程。而我们今天介绍的生成模型GIT是Image-to-Text,图像到文字的模型。这类模型也可以称为是Image Captioning 模型。GIT模型是基于Transformer结构,也就是基于self-attention 的机制进行图像处理并识别...
imageId - the imageId value to set Returns: the ImageRegionCreateEntry object itself. withLeft public ImageRegionCreateEntry withLeft(double left) Set the left value. Parameters: left - the left value to set Returns: the ImageRegionCreateEntry object itself. withTagId public I...