MobileViTv2 通过引入更高效的分离自注意力机制,在保证高准确率的同时,显著减少了模型的推理时间,这使得它特别适合部署在移动设备等资源受限的环境中。5. Transformer 的优化与挑战虽然ViT 模型在视觉任务中表现出色,但其多头自注意力机制的高复杂度仍然是一个普遍的瓶颈问题。特别是在资源有限的设备上,传统的 ViT ...
MobileViTv2 的架构遵循 MobileViTv1 [4],并在表 5 中给出。MobileViTv2 模块,如图 6 所示,对 MobileViTv1 模块进行了两处更改:(1) 它用可分离自注意力取代了多头自注意力学习全局表示和(2)它不使用融合块和skip-connection连接(参见[4]中的图1b),因为它们略微提高了性能(参见[4]中的图12)。 Mobile...
For MobileViTv2, we unfold the feature map [B, C, H, W] into [B, C, P, N] where P is the number of pixels in a patch and N is the number of patches. Because channel is the first dimension in this unfolded tensor, we use point-wise convolution (instead of a linear layer). ...
【开源实习】 MobileViTV2 模型迁移 (#1850) Browse files Co-authored-by: FM <oucfm@qq.com> master (#1850) oucfm and FM authored Dec 5, 2024 Verified 1 parent 048659b commit 95f0253 Showing 6 changed files with 1,516 additions and 0 deletions. Whitespace Ignore whitespace Sp...
MobileViTv2的主要贡献和特点包括：可分离自注意力：引入线性复杂度的自注意力方法，通过元素级操作计算，适合资源受限设备。提高效率：与传统多头自注意力相比，降低了计算复杂度，减少运算成本，加快移动设备上的推理速度。卓越性能：在不同移动视觉任务上取得了优异结果，证明其轻量级视觉变换器的有效性和...
作者建议对MobileViTv1 Block进行4个主要更改(其中3个改进主要是基于MobileViTv2 Block): 首先,将3×3卷积层替换为1×1卷积层; 第二,将局部表示块和全局表示块的特征融合在一起,而不是将输入和全局表示块融合在一起; 第三,在生成Mobilevit Block输出之前,在融合块中添加输入特征作为最后一步; ...
Google团队提出了MobileNet v2,通过引入注意力机制来提高模型的表达能力和识别性能。 1.2 MobileNet v2的特点 MobileNet v2在保持轻量级和高效的特点的通过注意力机制等创新技术,进一步提高了模型的表达能力和识别性能。该模型被广泛应用于移动设备、无人驾驶、智能摄像头等场景,取得了良好的效果和应用价值。 二、MobileNet...
【开源实习】MobileViTV2模型迁移 DONE #I9UXLB Intern 杨宇澄 创建于 2024-06-04 16:43 【任务分值】20分 【需求描述】基于MindNLP套件迁移目标模型,要求精度在原论文数据集达到参考实现的水平,误差1%以内。 【参考资料】 参考代码仓:https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/...
1. **[MobileViTV2](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/mobilevitv2)** (from Apple) released with the paper [Separable Self-attention for Mobile Vision Transformers](https://arxiv.org/abs/2206.02680) by Sachin Mehta and Mohammad Rastegari. 1. **[MPNet](https://huggingface...
Firstly, the lightweight MobileViTv2 network is introduced into the backbone network, which enhances the feature extraction capability of the model in complex defect shapes by combining the advantages of CNN and Transformer. Then, the designed CLC method is introduced into the neck network, which ...