其一:MLP-Mixer 参考一文教你彻底理解Google MLP-Mixer 先看总体结构: 乍一看和Vit特别像,先把图片分Patch,然后拉平过全连接变成Embedding。(或者类似ConvNeXt,直接用kernel_size=patch_size=stride的卷积实现)。 主要就看中间的Mixer Layer怎么实现的。为什么叫Mixer?因为作者认为,现在的视觉任务无外乎就是混合特征 ...
近期谷歌提出的MLP-Mixer在各大数据集上都取得了很好的成绩,将我们的注意力又从Attention Mechanism(注意力机制) 转移到了MLP(多层感知机)。 这里我附上原论文的链接,方便大家去查看,(MLP-mixer arxiv论文链接,话不多说,我们开始代码复现。 首先我们根据原论文的MLP结构写出我们的feedforward类,也就是基础的MLP结构...
除了MLP外,Mixer还采用其他标准架构成分:跳过连接、LayerNorm。此外,不同于ViT,Mixer并没有采用position embedding,这是因为token-mixingMLP对于输入的顺序极为敏感。最后,Mixer采用了标注分类头,即全局均值池化+线性分类器。基于Flax与jax的参考实现code如下: Experiments 基于中等与大尺度数据的预训练,我们在不同下游...
研究者开始提出可替代方案，他们最近对高效 NLP 的研究表明，小型权重高效（weight-efficient）模型可以以很低的成本达到具有竞争力的性能。IBM Research 提出的 pNLP-Mixer，是一种可用于 NLP 任务的基于投影（projection）的 MLP-Mixer 模型，它通过一个全新的投影层（projection layer）实现了高权重效率。该研究在两...
Google ViT团队最近刚提出的一种的CV框架,MLP-Mixer使用多层感知机(MLP)来代替传统CNN中的卷积操作(Conv)和Transformer中的自注意力机制(Self-Attention)。实现特征之间的融合。其主要有两种融合结构。空间融合,通道融合结构。 token-mixing: 允许不同空间位置(token或者patch)进行通信,它们在通道上进行操作,把每一列...
Mixer 架构的设计思想是清楚地将按位置（channel-mixing）操作 (i) 和跨位置（token-mixing）操作 (ii) 分开，两种操作都通过 MLP 来实现。该架构如图 1 所示，Mixer 将一系列 S 个不重叠的图像 patch 作为输入，每个 patch 投影到所需的隐藏维度 C 上。这将产生二维实值（real-valued）输入表 X ∈ R^S...
MLP（多层感知机）系列中，包含 4 篇论文 Pytorch 实现方式，论文如下：Pytorch 实现论文「RepMLP: Re-parameterizing Convolutions into Fully-connected Layers for Image Recognition---arXiv 2020.05.05」Pytorch 实现论文「MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision---arXiv 2020.05.17」Pytorch 实现论文...
去年来自谷歌大脑的研究团队在网络架构设计方面挖出新坑,提出 MLP-Mixer ,这是一个纯 MLP 构建的视觉架构。该架构无需卷积、注意力机制,仅需 MLP,在 ImageNet 数据集上就实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。 之后清华大学等机构的研究者先后将纯 MLP 用于构建视觉架构和新的注意力机制,这些研究将 CV 的研究重...
MLP-Mixer架构由两种类型的层组成：通道混合层和空间信息混合层。通道混合层独立应用于图像的各个通道，允许通道之间进行通信，而空间信息混合层在各个图像块之间进行混合，实现不同块间的通信。这种设计使得输入图像被编码为补丁，并在通道和补丁之间进行有效的信息融合。MLP-Mixer的核心思想在于通过MLP层执行...
Mixer是如何仅通过MLP网络实现特征提取和处理的？其主要目标在于提取和混合不同特征，以找出不同特征之间的信息关系，从而获取目标图像所蕴含的重要信息。CNN模型通过N×N和C两个维度完成这一任务：N×N探寻相邻像素点之间的信息特征，C则探寻像素下不同通道之间的信息特征。Mixer通过两个不同的全连接层—...