Vision Transformer和MLP-Mixer是深度学习领域最新的两个体系结构。他们在各种视觉任务中都非常成功。视觉Vision Transformer的性能略好于MLP-Mixers，但更复杂。但是这两个模型非常相似，只有微小的区别。本文中将对两个模型中的组件进行联系和对比，说明了它们的主要区别，并比较了它们的性能。简介 Transformer自2016年引入...
Transformer 的成功来源其整体架构,同时可以将 Transformer 的 Attention 模块和 ResMLP 的 Spatial MLP 层统称为 Token Mixer,进而提出了 MetaFormer 通用结构,Meta 的含义代表 Token Mixer 是一种统称,只要能够实现 Token Mixer 功能的模型都属于 MetaFormer 范畴,例如你也可以将 Token Mixer 换成 3x3 DW...
[3] Liu, Ze, et al. “Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows.” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021. [4] Tolstikhin, Ilya O., et al. “Mlp-mixer: An all-mlparchitecturefor vision.” Advances in Neural Information P...
Vision Transformer和MLP-Mixer是深度学习领域最新的两个体系结构。他们在各种视觉任务中都非常成功。视觉Vision Transformer的性能略好于MLP-Mixers,但更复杂。但是这两个模型非常相似,只有微小的区别。本文中将对两个模型中的组件进行联系和对比,说明了它们的主要区别,并比较了它们的性能。 简介 Transformer自2016年引入以...
Vision Transformer和MLP-Mixer是深度学习领域最新的两个体系结构。他们在各种视觉任务中都非常成功。视觉Vision Transformer的性能略好于MLP-Mixers,但更复杂。但是这两个模型非常相似,只有微小的区别。本文中将对两个模型中的组件进行联系和对比,说明了它们的主要区别,并比较了它们的性能。
在Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(一):概述一文中对 Vision Transformer 在图像分类中的发展进行了概述性总结,在Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(二): Attention-based一文中对Vision Transformer的 Attention-based 部分进行详细说明,本文则对剩余部分进行说明。
Vision Transformer和MLP-Mixer是深度学习领域最新的两个体系结构。他们在各种视觉任务中都非常成功。视觉Vision Transformer的性能略好于MLP-Mixers,但更复杂。但是这两个模型非常相似,只有微小的区别。本文中将对两个模型中的组件进行联系和对比,说明了它们的主要区别,并比较了它们的性能。
[3] Liu, Ze, et al. “Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows.” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021. [4] Tolstikhin, Ilya O., et al. “Mlp-mixer: An all-mlp architecture for vision.” Advances in Neural Information...
在Vision Transformer 大行其道碾压万物的同时,也有人在尝试非注意力的 Transformer 架构(如果没有注意力模块,那还能称为 Transformer 吗)。这是一个好的现象,总有人要去开拓新方向。相比 Attention-based 结构,MLP-based 顾名思义就是不需要注意力了,将 Transformer 内部的注意力计算模块简单替换为 MLP 全连接结...
简介:在 Vision Transformer 大行其道碾压万物的同时,也有人在尝试非注意力的 Transformer 架构(如果没有注意力模块,那还能称为 Transformer 吗)。这是一个好的现象,总有人要去开拓新方向。相比 Attention-based 结构,MLP-based 顾名思义就是不需要注意力了,将 Transformer 内部的注意力计算模块简单替换为 MLP 全...