2021年初,Google AI 团队续ViT模型之后回归到传统的MLP网络,基于MLP网络设计了一个全MLP的Mixer结构来进行计算机视觉任务。相较于过去被广泛适用于各个领域的基于卷积的CNN和最近大火的基于自注意力的Transformer而言,Mixer完全基于早期的多层感知器MLP,仅仅依赖于基本的矩阵乘法来完成数据的处理和特征的提取,通过单纯的ML...
MLP-Mixer用Mixer的MLP来替代ViT的Transformer,减少了特征提取的自由度,并且巧妙的可以交替进行patch间信息交流和patch内信息交流,从结果上来看,纯MLP貌似也是可行的,而且省去了Transformer复杂的结构,变的更加简洁,有点期待后续ViT和MLP-Mixer如何针锋相对的,感觉大组就是东挖一个西挖一个的,又把尘封多年的MLP给挖...
与ViT不同,Mixer不使用position embedding因为token-mixing MLP对输入token 的顺序很敏感。最后,Mixer用一个标准的分类头:全局池化层后面紧跟一个线性分类器。 3. 实验 我们在一系列中小型下游分类任务中评估了MLP混合器模型的性能,这些模型使用中大型数据集预先训练。我们对三个主要数量感兴趣:(1)下游任务的准确性;...
Mixer Layer就是文章提出的主要创新结构。其中,每一个Mixer Layer包含一个token-mixing MLP 和一个channel-mixing MLP,这两个结构都是由两个全连接层和GELU激活函数组成。 我们再来看上图的上面部分,体现了Mixer Layer的细节:首先,假设一个图片被分成了9个patch,然后每一个patch经过embedding,变成了一个128的向量。
1. MLP-Mixer 详细笔记见:论文阅读笔记 | MLP系列——MLP-Mixer 2. S2-MLP 出发点:过拟合的角度 MLP-Mixer只在比较大的数据集上可以取得和 CNN 以及 Transformer 结构相当甚至更好的性能。然而,单单在 ImageNet 1k 或者 ImageNet 21K 上训练测试,其性能其实并不算太好。因为虽然 MLP-Mixer 增加了学习的...
近日,Google AI又发布了一篇与ViT一样的重磅级论文:MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision。这篇论文提出的Mixer模型仅包含最简单的MLP结构就能在ImageNet上达到SOTA。那么MLP其实是两层FC层,这不禁让人感叹:
Mixer结构如上图所示。每个Mixer结构由两个MLP blocks构成,其中红色框部分是token-mixing MLP,绿色框部分是channel-mixing MLP。 token-mixing MLP block作用在X的列上(即先对X进行转置),并且所有列参数共享MLP1,得到的输出重新转置一下。 channel-mixing MLP blo...
我们提出了MLP-Mixer,一个专门基于多层感知器(MLPs)的体系结构。MLP-Mixer包含两种类型的层:一种是MLPs独立应用于图像patches(也即:混合每块局部特征),另一种是MLPs进行跨patches应用(也即:混合空间信息)。 这里要注意的第一件事是输入图像是如何“建模/表示”的,它被建模为patches(当它被分割时)x通道。第一种...
我们提出了MLP-Mixer，一个专门基于多层感知器(MLPs)的体系结构。MLP-Mixer包含两种类型的层:一种是MLPs独立应用于图像patches(也即:混合每块局部特征)，另一种是MLPs进行跨patches应用（也即：混合空间信息）。这里要注意的第一件事是输入图像是如何“建模/表示”的，它被建模为patches(当它被分割时)x通道。第一...
论文地址:MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 1. 介绍 作者在这篇文章里提出了MLP-Mixer的结构,不使用卷积或者self-attention,而是完全基于多层感知器(MLP),应用于空间内置或者特征通道。这个结构只依赖于矩阵乘法,数据分布的改变以及标量非线性(basic matrix multiplication routines, ...