ConvMixer-based 的典型代表是 ConvMixer,其结构图如下所示: 在MLP Mixer 模型中说过, ViT 的编码器层核心结构可以分成全局空间自注意力层(用于 token 和 token 间信息交互),通道混合 MLP 层(用于每个 token 内的 channle 间信息交互)。ConvMixer 也是沿用了同样的分解策略,只不过替换模块不再是 Spatial Mixer ...
MLP-MixerCONTAINER-LIGHT的设计思想借鉴了MLP-Mixer,通过简化的静态亲和力矩阵,在自监督学习中展现出更高的效率,在少量数据下快速学习的能力。 3. CONTAINER模块的提出 整合: CONTAINER模块的设计融合了Transformer的动态亲和力矩阵和CNN的静态亲和力矩阵的优点,同时引入MLP-Mixer的设计理念,通过一个可学习的参数平衡这两种...
sMLPNet采用了与ViT和MLP-Mixer类似的体系结构,且通道混合模块与他们完全相同。在每个token混合模块中,采用深度卷积来利用局部偏置,并使用改进的MLP来建模全局依赖关系。 具体来说,作者提出了具有轴向(即横向和纵向)全局依赖建模特征的稀疏MLP(sMLP)模块(如上图右所示)。sMLP显著降低了计算的复杂度,并允许采用金字塔...
这是否可以改进? MLP 是全连接结构,每个神经元都不考虑邻域结构或相对位置,因此无法识别边缘、纹理等局部特征。可以通过引入局部连接、位置编码或将图像切块后送入 MLP(如MLP-Mixer)进行改进。 MLP 是否适用于时间序列建模?为什么在 NLP 中更倾向于使用 Transformer 而非 MLP? MLP 不具备建模序列中时间依赖关系的机...
例如，MLP-Mixer 采用简单的多层感知器 (MLP) 来跨空间位置混合图像 patch，从而形成一个全 MLP 架构。就训练和推理所需的准确性和计算之间的权衡而言，它是现有 SOTA 视觉模型的有力替代方案。然而，ViT 和 MLP 模型都难以扩展到更高的输入分辨率，因为计算复杂度随图像大小呈二次增加。现在，来自谷歌的研究者...
尤洋也表示，MLP-Mixer接近Transformers性能的前提条件是数据量要足够大。谷歌提供的数据显示，MLP-Mixer的性能随着数据量的增加而增长。在超大数据集JFT-300M上，它在更小的计算量上取得了接近ViT的精度。数据量和算力在一定程度上限制了MLP-Mixer的应用范围。JFT-300M等大数据集的训练是大部分高校或中等规模的公司...
1.1 MLP-Mixer 虽然CNN 的卷积操作和 Vision Transformer 注意力在各个架构中都足以获得良好的性能,但它们都不是必需的,如果替换为本文设计的 MLP 结构依然可以取得一致性性能。 · 将图片切分成不重叠的 patch 块,将patch 输入到 Pre-patch FC 层中,对每个 patch 进行线性映射,这两个步骤实际上就是 patch embed...
但是,从操作上可以看出来,MLP-Mixer比较少地利用了局部信息(局部信息就是cnn的归纳偏置,在构建cnn模型时比较重要),而且也不是所有的像素点都需要长距离依赖(这也vit模型目前被改进的一个方向,长距离依赖就是vit的归纳偏差,现在希望增加局部信息操作来减少参数量,部分论文已经证实了局部信息的重要性及优势)。 AS-...
例如,MLP-Mixer 采用简单的多层感知器 (MLP) 来跨空间位置混合图像 patch,从而形成一个全 MLP 架构。就训练和推理所需的准确性和计算之间的权衡而言,它是现有 SOTA 视觉模型的有力替代方案。然而,ViT 和 MLP 模型都难以扩展到更高的输入分辨率,因为计算复...
MLP(多层感知器)模型,如MLP-Mixer、gMLP和ViP,使用多层感知器处理数据,显示了改进视觉模型性能的巨大潜力。作为第一个视觉深度MLP网络,MLP-Mixer引入了两种类型的MLP层: 通道混合MLP(CMM) Token 混合MLP(TMM) 对于CMM,该模块主要在每个 Token 的不同通道之间混合信息。对于TMM,它允许每个空间 Token 在单个MLP层中...