注意力相关的工作也有了井喷式发展，比如 Vit[9]， Deit[10] 就是最初有效融合 Transformer 思想的工作，DeepViT[11] 则是尝试混合多个注意力模块（attention head mixing），CaiT[12]将原 Transformer 中的注意力层分化为两个阶段进行学习，CrossViT[13]，PiT[14]，LeViT[15]，CvT[16]以及其他更多相关工作都把...
注意力相关的工作也有了井喷式发展,比如 Vit[9], Deit[10] 就是最初有效融合 Transformer 思想的工作,DeepViT[11] 则是尝试混合多个注意力模块(attention head mixing),CaiT[12]将原 Transformer 中的注意力层分化为两个阶段进行学习,CrossViT[13],PiT[14],LeViT[15],CvT[16]以及其他更多相关工作都把 Transfo...
注意力相关的工作也有了井喷式发展,比如 Vit[9], Deit[10] 就是最初有效融合 Transformer 思想的工作,DeepViT[11] 则是尝试混合多个注意力模块(attention head mixing),CaiT[12]将原 Transformer 中的注意力层分化为两个阶段进行学习,CrossViT[13],PiT[14],LeViT[15],CvT[16]以及其他更多相关工作都把 Transfo...
DeepViT[11] 则是尝试混合多个注意力模块(attention head mixing),CaiT[12]将原 Transformer 中的注意力层分化为两个阶段进行学习,CrossViT[13],PiT[14],LeViT[15],CvT[16]以及其他更多相关工作都把 Transformer 对于全局长依赖捕捉的优点更近一步发扬,且尝试与之前的 CNN 中被证明非常有效的模块如...
注意力相关的工作也有了井喷式发展,比如 Vit[9], Deit[10] 就是最初有效融合 Transformer 思想的工作,DeepViT[11] 则是尝试混合多个注意力模块(attention head mixing),CaiT[12]将原 Transformer 中的注意力层分化为两个阶段进行学习,CrossViT[13],PiT[14],LeViT[15],CvT[16]以及其他更多相关工作都把 ...
视觉transformers在图像分类和其他视觉任务中的强大性能通常归因于其多头（multi-head）注意力机制。在以往的研究中，视觉transformer架构通常由多头注意层和一个沿特征维度应用的前馈层（即线性层或单层MLP）组成。其中注意力层的设计为模型提供了一个全局感受野。它可视为数据相关的线性层，当应用于图像块时，它类似于（...
与之前的工作类似,作者在这些块中应用了残差连接和层归一化。每个通道MLP由两个全连接层组成,带有一个GeLU激活函数和dropout。然后,作者将全局平均池化应用到输出特征上,并通过分类head进行分类。当将ConvMLP应用于下游任务时,可以使用特征映射、、、来生成没有输入大小约束的特征金字塔。
1. Multi-Head Architecture(多头架构) 多头架构 在Wide RPN 中的应用类似于在 Transformer 模型中的多头注意力机制。它通过多个“头部”并行处理输入数据的不同部分,或在不同的高维空间中进行多样化的数据扩展和参数调和。 每个头部 处理相同的输入数据,但使用不同的参数集或不同的函数组合来生成独立的特征表示。这...
与之前的工作类似,作者在这些块中应用了残差连接和层归一化。每个通道MLP由两个全连接层组成,带有一个GeLU激活函数和dropout。然后,作者将全局平均池化应用到输出特征上,并通过分类head进行分类。当将ConvMLP应用于下游任务时,可以使用特征映射、、、来生成没有输入大小约束的特征金字塔。
与之前的工作类似,作者在这些块中应用了残差连接和层归一化。每个通道MLP由两个全连接层组成,带有一个GeLU激活函数和dropout。然后,作者将全局平均池化应用到输出特征上,并通过分类head进行分类。当将ConvMLP应用于下游任务时,可以使用特征...