二者的输入都是[batch,128,h,w],假设将特征图划分为7×7的窗口。 block transformer划分窗口是将其形状变为[batch,128,h//7,7,w//7,7],再变为[batch×h//7×w//7,7,7,128]; grid transformer是将其形状变为[batch,128,7,h//7,7,w//7],再变为[batch×h//7×w//7,7,7,128]。 也就...
MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer论文浅析 1、MaxViT主体结构与创新点 1.1 研究动机 卷积神经网络经历了从AlexNet到ResNet再到Vision Transformer,其在计算机视觉任务中的表现越来越好,通过注意力机制,Vision Transformer取得了非常好的效果。然而,在没有充分的预训练情况下,Vision Transformer通常不会取得很好...
为解决传统自注意力机制在图像大小方面缺乏的可扩展性,本文提出了一个简单的局部、全局自注意力与卷积三者混合的大一统模型,称之为MaxViT(Multi-Axis Vision Transformer)。作为视觉任务的骨干网络,MaxViT允许任意分辨率的输入,在ImageNet上其性能远超ConvNeXt、Swin Transformer等主流模型。代码将开源。 论文地址:https:...
Maxim: Multi-axis mlp for image processing Improved transformer for high-resolution gans 在核心模块的设计上本文主要是使用了串行结构,而这两篇是并行结构。串行结构更加简洁和灵活的特性,串行结构中的模块可以很方便的拿出来作为独立的解耦股,或者按照其他的顺序进行组合,而并行的结构则无法很便捷的享受这样的优点。
本篇分享 ECCV 2022 论文『MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer』,兼具线性复杂度和全局感受野的优点!Google&UT-Austin提出MaxViT,在多个任务上实现SOTA性能! 详细信息如下: 论文地址:https://arxiv.org/abs/2204.01697 代码地址:未开...
However, the lack of scalability of self-attention mechanisms with respect to image size has limited their wide adoption in state-of-the-art vision backbones. In this paper we introduce an efficient and scalable attention model we call multi-axis attention, which consists of two aspects: ...
本篇分享 ECCV 2022 论文『MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer』,兼具线性复杂度和全局感受野的优点!Google&UT-Austin提出MaxViT,在多个任务上实现SOTA性能! 详细信息如下: 01 摘要 Transformer最近在计算机视觉界引起了极大的关注。然而,自注意力机制在图像大小方面缺乏可扩展性,限制了其在最先进的视觉主干中的广...
Maxvit: Multi-axis vision transformer[J]. arXiv preprint arXiv:2204.01697, 2022. 引用数:4 1. 简介 1.1 摘要 由于自注意力的机制对于图像大小方面缺乏可扩展性,限制了它们在视觉主干中的应用。本文提出了一种高效的可拓展的全局注意,该模型包括两个方面:阻塞的局部注意和拓展的全局注意。作者通过将该注意...
MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer Apr 2022 ECCV 2022 Zhengzhong Tu, Hossein Talebi, Han Zhang, Feng Yang, Peyman Milanfar, Alan Bovik, Yinxiao Li [Google Research, University of Texas at Austin] https://arxiv.org/abs/2204.01697
基于新提出的方法,谷歌的研究者还为高级和低级视觉任务建立了两个主干模型。第一个模型在论文《MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer》中详细介绍,该模型显著提高了多个高级视觉任务的 SOTA 水平,包括图像分类、目标检测、分割、质量评估和生成。该论文已被 ECCV 2022 接收。