MLP-Mixer构建了一个纯MLP架构。整体架构如下图所示。 先将输入图片拆分成patches,然后通过Per-patch Fully-connected将每个patch转换成feature embedding,然后送入N个Mixer Layer,最后通过Fully-connected进行分类。 Mixer分为channel-mixing MLP和token-mixing MLP两类。channel-mixing MLP允许不同通道之间进行交流;token...
如第一章所述,Mixer 分别在两个层面上对输入进行特征提取和融合,而卷积则是在这两个层面同时进行处理,对于一个大小为 N×N×C 的卷积来说,当 C = 1 时(也即depth-wise convolution)就是cross-location operation,将 padding 设置为0、拥有着全部感受野的超大型卷积,不过 Mixer Layer 共享了同一个全连接层;...
除了MLP 层,Mixer 还使用其他标准架构组件:跳远连接(skip-connection)和层归一化。此外,和 ViT 不同,Mixer 不使用位置嵌入,因为 token-mixing MLP 对输入 token 的顺序很敏感,因此能够学会表征位置。最后,Mixer 将标准分类头与全局平均池化层配合使用,随后使用线性分类器。 实验及结果 该研究用实验对 MLP-Mixer 模...
Mixer号称不使用卷积或自注意力机制,完全基于在空间位置或特征通道上重复应用的多层感知器(MLP),它只依赖基础的矩阵乘法操作、数据变换(比如reshape、transposition)以及非线性层操作。 下图是MLP-Mixer的框架图,详细细节说明可查看原论文。 当时就有知乎网友表示“这个网络和Transformer很接近,关键还是故事编的好,实际上...
下图是MLP-Mixer的框架图,详细细节说明可查看原论文。 当时就有知乎网友表示“这个网络和Transformer很接近,关键还是故事编的好,实际上只要标题取得好,轮子重复发明没人会在乎的”。 此文一出,一石激起千层浪。 只隔一天,2021年5月5日,清华大学图形学实验室Jittor团队在arXiv上也提交了一篇和MLP相关的论文《Beyond...
最近一段时间,多层感知机 MLP 成为 CV 领域的重点研究对象。谷歌原 ViT 团队提出了一种不使用卷积或自注意力的 MLP-Mixer 架构,并且在设计上非常简单,在 ImageNet 数据集上也实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能。 接着,清华大学图形学实验室 Jittor 团队提出了一种新的注意机制「External Attention」,只用两个级联...
受到 ViT 优雅架构的启发,各种奇技淫巧也应运而生 —— 谷歌大脑提出的MLP-Mixer把 自注意力机制换成MLP,构建一个纯MLP架构,性能威猛!谷歌另一个大脑提出 gMLP 模型,构建了门限MLP模块,在视觉和语言建模上均无痛吊打 Transformer!有知乎大V不禁发问:MLP is all you need?
作者还实验了MLP-Mixer作为编码器和普通卷积解码器,它只有大约11M个参数,但是分割的性能不是最优的。 定性结果 与其他方法相比,UNeXt产生了具有竞争力的分割预测。 消融实验 当深度减小,仅使用3级架构,也就是说只使用Conv阶段时,参数数量和复杂度显著减少,但性能下降4%。当使用标记化的MLP块时,它可以显着提高性...
此外,与ViTs不同,Mixer不使用位置嵌入,因为token混合mlp对输入token的顺序敏感,因此可以学习表示位置。最后,Mixer使用一个标准的分类head和一个线性分类器。 更多实验结果和代码 下图是原论文附带的代码,很简单,只有43行。 网友评价 知乎网友@小小将表示:
1.1.4 MLP-Mixer架构.user-avatar { display: flex; flex-direction: row; align-items: center; justify-content: flex-start;}个人图书馆 .snapshoot, .snapshoot:visited { color: #9195A3!important; } .snapshoot:active, .snapshoot:hover { color: #626675!important; }百度快照... http://mp....