比较结果展示在下图中,蓝色的曲线代表 MLP-like models,绿色的曲线代表 CNN-based models。图(a)表明,MLP-like models在低频部分上的表现与CNN-based models接近,这说明二者的差异主要体现在高频部分上;图(b)表明,在高频部分上,MLP-like models的表现显著优于CNN-based models,这说明相比于CNN-based models,MLP-...
结果如表3所示,将GFNet与不同的Transformer-style分类体系结构进行比较,包括vision Transformers(DeiT)and MLP-like models(ResMLP and gMLP)具有相似的复杂性和参数量,可以看出GFNet明显由于最近的类似MLP模型,并表现出与DeiT相似的性能。 Comparisons with hierarchical architectures. 图4中比较了不同类型的层次模型,Res...
通过卷积和池化层,CNNs在局部区域聚合特征,但在长期依赖关系方面表现不佳,而这些依赖关系在新的视觉模型如Transformer 和MLP模型中得到了优化。 2.2、基于Transformer的模型 Transformer 最初用于机器翻译,并成为所有自然语言处理(NLP)任务的参考模型。受到Transformer在NLP中的巨大成功的启发,ViTs 首次将标准Transformer应用...
AlexNet 是一个具有象征意义的模型,在ILSVRC 2012比赛中获得了比其他模型更高的性能。自那时以来,基于CNNs的模型引起了更多关注,并提出了许多更深、更有效的架构。通过卷积和池化层,CNNs在局部区域聚合特征,但在长期依赖关系方面表现不佳,而这些依赖关系在新的视觉模型如Transformer 和MLP模型中得到了优化。 2.2、基...
MLP-like模型在高频部分表现显著优于CNN模型，说明其能够更好地利用全局结构信息。ALOFT通过两种策略建模特征级低频谱分布，分别对低频谱元素分布和统计量分布建模，促进模型对语义信息的学习。使用可学习的频域滤波器移除结构无关特征，进一步增强模型对全局结构特征的识别能力。ALOFT模型在PACS、OfficeHome、...
鲁棒性 与transformer(如DeiT、Swin)和现有MLP模型(如MLP- mixer、ResMLP、gMLP)相比,CycleMLP具有更强的鲁棒性。 论文地址:CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction https://openreview.net/pdf?id=NMEceG4v69Y 作者:Sik-Ho Tsang
MLP-like 模型中的 Tokenization 和嵌入过程可视作一种卷积。 在掩码语言建模任务上的性能 研究者对不同模型在掩码语言建模任务(MLM)上的性能进行了实验研究。 消融实验:gMLP 中门控(gating)对 BERT 预训练的重要性 研究者为消融实验设置了三个基准模型: ...
近日,相关论文以《MorphMLP:一种用于时空表示学习的高效 MLP 类主干模型》(MorphMLP: An Efficient MLP-Like Backbone for Spatial-Temporal Representation Learning) 的论文发表在 arXiv 上。 MorphMLP 模型由两个关键层组成:MorphFCs 和 MorphFCt,它们利用了用于在空间与时间建模的 FC(全连接,fully connected)操作...
论文题目:《Vision Permutator: A Permutable MLP-Like ArchItecture For Visual Recognition》 论文作者:Qibin Hou, Zihang Jiang, Li Yuan et al. 论文发表年份:2022.2 模型简称:ViP 发表期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ...
近日,相关论文以《MorphMLP:一种用于时空表示学习的高效 MLP 类主干模型》(MorphMLP: An Efficient MLP-Like Backbone for Spatial-Temporal Representation Learning) 的论文发表在 arXiv 上。 MorphMLP 模型由两个关键层组成:MorphFCs 和 MorphFCt,它们利用了用于在空间与时间建模的 FC(全连接,fully connected)操作...