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...
当在 ImageNet-21k 上进行带有额外正则化的预训练时，Mixer 实现了非常好的性能（ImageNet 上 84.15% top-1），略低于其他模型。当上游数据集的大小增加时，Mixer 的性能显著提高。具体来说，Mixer-H/14 在 ImageNet 上取得了 87.94% top-1 的准确率，比 BiT-ResNet152x4 高 0.5%，比 ViT-H/14 低...
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。
Mixer由多个大小相同的层组成,每一层都有两个MLP block。第一个是token-mixing MLP,它在每一列上进行操作,并且与所有列共享权重。第二个是channel-mixingMLP,它对每一行进行操作,并且与所有行共享权重。每个block都由两个全连接层组和一个对每行输入的非线性操作组成。Mixer层可以被写成: 网络的计算复杂度是与...
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:
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...
MLP-Mixer构建了一个纯MLP架构。整体架构如下图所示。 先将输入图片拆分成patches,然后通过Per-patch Fully-connected将每个patch转换成feature embedding,然后送入N个Mixer Layer,最后通过Fully-connected进行分类。 Mixer分为channel-mixing MLP和token-mixing MLP两类...
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...
Mixer利用了两种MLP层: channel-mixing MLPs:允许不同channels特征之间的交流; token-mixing MLPs:允许不同空间位置之间的交流。 这两个MLP层是交错的。 「图解读」 从图中caption部分可以看到。“Per-patch Fully-connected”我认为就是embedding层,比方说把一个32x32x3的彩色patch图片,全连接映射到128维度的序列。
MLP-Mixer构建了一个纯MLP架构。整体架构如下图所示。 先将输入图片拆分成patches,然后通过Per-patch Fully-connected将每个patch转换成feature embedding,然后送入N个Mixer Layer,最后通过Fully-connected进行分类。 Mixer分为channel-mixing MLP和token-mixing MLP两类。channel-mixing MLP允许不同通道之间进行交流;token...