【论文笔记】MLP-Mixer:全MLP视觉架构 原文链接arxiv.org/pdf/2105.0160 NeurIPS 2021 1. 简介 虽然CNN和Vision Transformer性能都很好,但是他们并不是必须的。本文提出了一个MLP-Mixer:一种完全基于多层感知机(MLP)的架构。 Mixer使用了两种MLP层:channel-mixing MLPs和token-mixing MLPs。 channel-mixing MLPs允许...
毕业论文名字:「MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision」 毕业论文连接:https://arxiv.org/pdf/2105.01601v1.pdf 「最前沿」:近期忙各式各样的事儿,升级慢了。抽时间写一点。这一篇內容非常简单,只必须5min就可以学好。 文章正文逐渐 大家给予了MLP-Mixer构架,以后通称Mixer。这是一个有竞争能力,可是...
使用 Depthwise Convolution(逐通道卷积) 来提取 token 间的相关信息,类似 MLP Mixer 中的 token-mixing MLP,使用 Pointwise Convolution(1x1 卷积) 来提取 channel 间的相关信息,类似 MLP Mixer 中的 channel-mixing MLP,然后将两种卷积交替执行,混合两个维度的信息。性能如下所示: 本论文核心结论不是强调 DW 卷积...
Fig 1. MLP-Mixer的基本框架,其中对图片进行分块的策略和ViT的一致。 因此关键在于Mixer模块如何设计的问题。Mixer模块如同CNN模块,也是层叠诸多的Mixer层构成的,其中每个Mixer层都是同构的。而在每个Mixer层中则包含有channel-mixing和token-mixing模块,分别负责跨通道和跨token的信息融合。其设计也很简单,如Fig 2...
简介:论文阅读笔记 | MLP系列——MLP-Mixer paper:MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision code:https://github.com/google-research/vision_transformer 摘要: 研究人员表明,尽管卷积和注意力都足以获得良好的性能,但它们都不是必需的。为此,作者提出了MLP-Mixer,一种专门基于多层感知机的体系结构。MLP-Mi...
但是,我认为我们都可以客观地同意,仅使用MLP块来达到相同水平的性能仍然令人印象深刻。 MLP-Mixer论文:arxiv:2105.01601 本文作者:Mostafa Ibrahim 原文地址:https://towardsdatascience.com/google-releases-mlp-mixer-an-all-mlp-architecture-for-vision-824fac3e788c deephub翻译组...
为了克服上述挑战，论文提出了Graph ViT/MLP-Mixer这一创新架构。该架构包含一个块提取模块、一个块嵌入模块、一系列混合器层、全局平均池化以及一个分类器头部。通过这一架构，我们能够有效地处理图数据，充分利用其内在的结构信息，同时保留关键的位置特征。块提取模块将Graph划分为相互重叠的块，确保了图数据的空间...
近日,谷歌大脑团队新出了一篇论文,题目为《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 》,这篇论文是原视觉Transformer(ViT)团队的一个纯MLP架构的尝试。 本文总结来说就是提出了一种仅仅需要多层感知机的框架——MLP-Mixer,无需卷积模块、注意力机制,即可达到与CNN、Transformer相媲美的图像分类性能。
谷歌新提出的“ MLP-Mixer”取得了与SOTA模型非常接近的结果，该模型是在大量数据上训练的，速度几乎是其三倍。 这也是该论文中一个有趣的指标（图像/核心/秒）。MLP-Mixer无需使用任何卷积或任何自我注意层，但几乎可以达到SOTA结果，这是非常令人深思的。MLP-Mixer架构 在讨论网络如何工作之前，让我们先讨论网络...
其实论文也从另外一个角度说明了Mixer和CNN的联系:channel mixing MLP等价于1x1卷积,token-mixing MLP 等价于一个kernel size为image size的single-channel depth-wise convolutions,但是这里parameter sharing for token mixing(这里就是, separable convolution,但是conv一般不同的channel会采用不同卷积核,而token-mixing...