类似于MCTformer-V1中提出的注意力细化机制(参见公式3),我们还可以从MCTformer-V2中提取 patch-to-patch attention map,作为 patch-level pairwise affinity 来细化融合后的对象定位图(也是在transformer enconder中从patch-to-patch attentions 提取的亲和度(affinity) ),如下所示: 而在MCTformer-V1中 最后一个矩...
https://github.com/xulianuwa/MCTformergithub.com/xulianuwa/MCTformer 单位:西澳大利亚大学 1. 背景 在以往的研究中,通常将VIT中一个class token和所有的patch token一起参与训练,在训练结束后,单独提取class token做下游任务(分类、分割等),但是在多标签任务(multi-label)和语义分割(Semantic Segmentation)等...
compensation branch的注意力调节模块（AMM）根据通道和空间特征的重要性进行排序和调制，以优化目标边界区域的特征检测。MCTformer（CVPR 2022）采用多类token transformer，区分每个目标的class-specific object localization map，通过Class-specific multi-class token attention和patch-to-patch attention增强特征...
AMR(AAAI2022)则通过 Activation Modulation and Recalibration (AMR)分支，对CAM进行加权修正，特别是AMM模块，通过排序通道和空间特征的重要性，增强目标边界区域的特征。AMR在VOC2012数据集上达到了伪标签的SOTA效果。MCTformer(CVPR2022)借助多类token和PatchCAM，解决了多目标情况下单一class-token的局限...
(MCT) reached an agreement with the United States Securities and Exchange Commission to resolve an investigation initiated in 1994. Background on the commission's investigation; Overview of the agreement; Comments from Roger E. Gower, president and chief executive officer of MCT.Dorsch...
MCTformer-V1主要提出multi-class-tocken, 学习class-token和patch-token间的交互性(考虑当一张图内多个目标时, 单一class-token无法提供class-object localization maps, 即无法在各个目标处均产生"响应"). 故提出Class-specific multi-class token attention(对应使用class-aware training strategy)和Class-specific att...
https://github.com/xulianuwa/MCTformergithub.com/xulianuwa/MCTformer 1、背景 计算机视觉中,经典的Vision Transformer会在Patch Embedding层之后在Attention层之前,为序列化后的图片额外添加一个class token(下文简称cls-token),cls-token会和所有token一起共同参与训练,在训练结束后,单独提取cls-token拿来做下游...