【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
MLP-Mixer并没有采用和ViT一样的位置编码(position embedding),因为token-mixing的MLP对于输入token的顺序是敏感,这意味着不需要位置编码即可实现顺序建模。就实验结果来看,如Table 1所示。我们发现其对比CNN-based和Transformer-based的模型,虽然并不是有领先的优势,但是我们能得出的结论是,即便不引入CNN和Transformer的...
在大数据集上或使用现代正则化方案进行训练时,MLP-Mixer在图像分类基准测试中获得了有竞争力的分数,其预训练和推理成本可与最先进的模型相媲美。 1. Introduction MLP-Mixer完全基于多层感知机,不需要任何的卷积或者是self-attention操作。其有两种mlp的结构:channel-mixing MLPs与token-mixing MLPs。 channel-mixing ML...
1. MLP-Mixer 详细笔记见:论文阅读笔记 | MLP系列——MLP-Mixer 2. S2-MLP 出发点:过拟合的角度 MLP-Mixer只在比较大的数据集上可以取得和 CNN 以及 Transformer 结构相当甚至更好的性能。然而,单单在 ImageNet 1k 或者 ImageNet 21K 上训练测试,其性能其实并不算太好。因为虽然 MLP-Mixer 增加了学习的自...
论文精读(一种端到端的基于卷积神经网络的图像压缩框架) An End-to-End Compression Framework Based on Convolutional Neural Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1708.00838.pdf 一、引言 这周我主要在学习图像压缩方面的知识,主要是经典的图像压缩理论。包括图像冗余类型,图像压缩的编码解码部分,经典的图像压...
MLP-Mixer的论文给出了肯定的回答，它证明了这种全连接架构的有效性。视觉任务的关键在于融合空间内的信息和不同位置间的交互。在CNN中，卷积和池化操作负责空间信息融合，而自注意力机制在ViT中则同时处理两者。然而，标准MLP通常仅限于空间内的信息融合。为使MLP具备跨位置交互能力，MLP-Mixer引入了...
Additionally, an innovative adaptive MLP-Mixer model is presented. Several multi-modal fusion techniques are incorporated based on these models. The adaptive MLP-Mixer achieved an accuracy of 96% in mild-level fusion of MRI and DTI modalities. Furthermore, a late fusion method using the same ...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.02095.pdf 佐治亚理工学院机器学习博士生 Aran Komatsuzaki 在推特上表示:「这是一篇探索大规模预训练局限性的文章,他们在 ViT、MLP-Mixer 以及 ResNets 上进行了超过 4800 次实验,参数量高达 10B,并在超过 20 个下游图像任务上进行了评估。研究发现,当我们增加上游任务的准确...
tensorflow2mlp-mixer UpdatedAug 14, 2021 Python maum-ai/pnlp-mixer Star62 Unofficial PyTorch Implementation for pNLP-Mixer: an Efficient all-MLP Architecture for Language (https://arxiv.org/abs/2202.04350) nlppytorchpytorch-lightningmlp-mixer ...
论文地址:MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 1. 介绍 作者在这篇文章里提出了MLP-Mixer的结构,不使用卷积或者self-attention,而是完全基于多层感知器(MLP),应用于空间内置或者特征通道。这个结构只依赖于矩阵乘法,数据分布的改变以及标量非线性(basic matrix multiplication routines, ...