ConvMixer-based 的典型代表是 ConvMixer,其结构图如下所示: 在MLP Mixer 模型中说过, ViT 的编码器层核心结构可以分成全局空间自注意力层(用于 token 和 token 间信息交互),通道混合 MLP 层(用于每个 token 内的 channle 间信息交互)。ConvMixer 也是沿用了同样的分解策略,只不过替换模块不再是 Spatial ...
因为Channel Mixer MLP 层和 1x1 卷积完全等价,所以这里所说的 ConvMixer-based 是强调 Spatial Mixer 层模块可以替换为 DW 卷积(关于全局自注意力和 DW 卷积的区别和联系,在 3.4.3 中会详细说明)。ConvMixer-based 的典型代表是 ConvMixer,其结构图如下所示: 在MLP Mixer 模型中说过, ViT 的编码器层核心结...
而MLP-based 模型存在显著的 token 交互困境(Token’s Interaction Dilemma),即 token 在空间维度上的信息交互能力会随特征空间分辨率的下降而下降,尤其在模型的深层特征中,特征图将下采样至更小的尺寸,严重降低了模型的表达能力。 Innovation 首先,本文作者引入了一种新的 MLP 范式,称为 Strip MLP 层,它允许 Tok...
大量实验证明Strip-MLP显著改进了MLP-based模型的性能。在Caltech-101上,Strip-MLP的平均Top-1准确率比现有的MLP-based模型提高了+2.44%,在CIFAR-100上提高了+2.16%。此外,与传统的MLP-based模型、其他流行的CNN和基于Transformer的模型相比,本文作者的模型在ImageNet-1K上取得了可比甚至更好的性能。 2、相关工作 ...
RaftMLP: Do MLP-based Models Dream of Winning Over Computer Vision? 从摘要理解论文 For the past ten years, CNN has reigned supreme in the world of computer vision, but recently, Transformer is on the rise. However,the quadratic computational cost of self-attention has become a severe ...
大量实验证明Strip-MLP显著改进了MLP-based模型的性能。在Caltech-101上,Strip-MLP的平均Top-1准确率比现有的MLP-based模型提高了+2.44%,在CIFAR-100上提高了+2.16%。此外,与传统的MLP-based模型、其他流行的CNN和基于Transformer的模型相比,本文作者的模型在ImageNet-1K上取得了可比甚至更好的性能。
因为Channel Mixer MLP 层和 1x1 卷积完全等价,所以这里所说的 ConvMixer-based 是强调 Spatial Mixer 层模块可以替换为 DW 卷积(关于全局自注意力和 DW 卷积的区别和联系,在 3.4.3 中会详细说明)。ConvMixer-based 的典型代表是ConvMixer,其结构图如下所示: ...
MLU-Net: A Multi-Level Lightweight U-Net for Medical Image Segmentation Integrating Frequency Representation and MLP-Based Methods 方法:论文介绍了一个名为MLU-Net的新型医学图像分割网络,通过将频域表示方法引入CNN,并结合tokenized MLP(多层感知器),实现了网络的轻量化和高效化。在此基础上,MLU-Net显著提高...
AS-MLP是MLP-based中第一个用于下游任务的,效果如下: 83.3% Top-1 accuracy with 88M parameters 51.5 mAP on the COCO validation set 49.5 MS mIoU on the ADE20K dataset 1. Introduction 对于MLP结构来说,模型通过矩阵转置与token-mixing投影操作获取全局的感受野,从而覆盖了长距离依赖。但是,从操作上可以看...
基于MLP的用户流失预测模型的研究与实现