研究人员对Vision Transformer (ViT)做了一些升级的工作,作者主要划分为Multi-scale(多尺度)和Multi-view(多视图)两类别,并介绍了这两类别的一篇开创性、代表性工作。 Multiscale Vision Transformer (MViT) 【这个工作其实是将CNN上一些成熟的方法移植到Transformer】该方法用Transformer模型构建多尺度特征层次。MViT采...
现在efficient ViT的为了降低计算量,设计思路主要分为两类,一个是使用local self-attention,如Swin Transformer,一个是把tokens merge起来减小token数量,如PVT。 以往的工作对于同一个layer内只有一个scale,而忽视了大小object的不同。 本文提出的方法可以动态地同一层保留不同scale的feature,自适应地合并大object上的to...
Vision Transformer 需要使用大量的数据集进行训练,DeiT 证实了数据增强技术和模型正则化可以让 ViT 的训练效果更好 DeiT:使用了知识蒸馏的策略,仅使用 ImageNet-1K 的数据集就可以达到 SOTA 本文工作:研究如何让 ViT 学习到多尺度的特征表示,探索适合于 Transformer 的特征融合机制 模型结构:双分支 Transformer,两个...
【CVPR2022】Multi-Scale High-Resolution Vision Transformer for Semantic Segmentation 代码:https://github.com/facebookresearch/HRViT 核心思想和主要方法 这个论文的核心思想就是将 HRNet 和 Transformer 相结合,同时,为了应用于密集预测任务,提出了避免计算复杂度过高的解决方案。 网络的整体架构如下图所示,可以看...
Multi-Scale Densenet续作?动态ViT! | 该原创内容首发于极市平台,转载请获得授权并标明出处 | 原文见: https://mp.weixin.qq.com/s/DpP2OgpT2rDPtXpcRo5PwQ 【先验知识】 Transformer最近在CV领域展现出了不错的效果,Vision Transformer(ViT)的大致流程可分为两步:...
Multi-Scale High-Resolution Vision Transformer for Semantic Segmentation Jiaqi Gu1*, Hyoukjun Kwon2, Dilin Wang2, Wei Ye2, Meng Li2, Yu-Hsin Chen2, Liangzhen Lai2, Vikas Chandra2, David Z. Pan1 1University of Texas at Austin, 2Meta Platforms Inc. jqgu@...
We present Multiscale Vision Transformers (MViT) for video and image recognition, by connecting the seminal idea of multiscale feature hierarchies with transformer models. Multiscale Transformers have several channel-resolution scale stages. Starting from the input resolution and a small channel dimension...
Facebook AI has built Multiscale Vision Transformers (MViT), a Transformer architecture for representation learning from visual data such as images and videos. It’s a family of visual recognition models that incorporate the seminal concept of hierarchical representations into the powerful Transformer ar...
CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification Chun-Fu (Richard) Chen, Quanfu Fan, Rameswar Panda MIT-IBM Watson AI Lab chenrich@us.ibm.com, qfan@us.ibm.com, rpanda@ibm.com Abstract The recently developed vision t...
代码地址:https://github.com/blackfeather-wang/Dynamic-Vision-Transformer 2. Motivation 首先作者做了一个实验(Table1),用14x14的token能达到76.7%的准确率;用4x4的token就能达到60.8%的准确率,这说明ImageNet中很多的图片用4x4的token就能识别准确了(也就是有很多图片都是简单样本)。用14x14token计算量是4x4...