由于encoder中需要做self-attention,即所有元素两两之间计算自注意力,这与顺序无关。 但是由于每个patch是来自于图片是有序的,所以作者在patch embedding前面加了position embedding,这样patch embedding + position embedding [CLS]=token(包含了图片的patch信息和每个patch在原图的位置信息)。 可以看到,其实真正输入进tra...
Vision Transformer (ViT) 基本上是 Transformers,但应用于图像。 每个图像被分割成一系列不重叠的块(分辨率如 16x16 或 32x32),并线性embedding,接下来,添加position embedding,并通过编码器层发送。 在开头添加 [CLS] 标记以获得整个图像的表示。 可以在hidden states之上添加MLP head以对图像进行分类。 ViT架构: ...
[17] Zhiheng Huang,Davis Liang, Peng Xu, and Bing Xiang. Improve transformer models with betterrelative position embeddings. In EMNLP, 2020. [18] Colin Raffel,Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, YanqiZhou, Wei Li, and Peter J. Liu. Exploring the limit...
# Input encoding x = self.value_embedding(x) + self.position_embedding(x) #(B * N, head, dmodel) return self.dropout(x), n_vars reshape完了之后分别进行两种嵌入方法,pos位置嵌入和value_embedding self.value_embedding = nn.Linear(patch_len, d_model, bias=False) 嵌入完了进到encoder enc_...
Effect of module position 在PVT中,有四个patch embedding模块,第一个直接操作输入图像,其余的操作上一个stage输出的特征。由于原始图像包含的语义信息很少,因此第一个模块很难预测其自身区域之外的偏移量和大小。因此,作者只尝试替换其余的三个patch embedding模块。结果见上表。第2阶段、第3阶段和第4阶段获得的提升...
Effect of module position 在PVT中,有四个patch embedding模块,第一个直接操作输入图像,其余的操作上一个stage输出的特征。由于原始图像包含的语义信息很少,因此第一个模块很难预测其自身区域之外的偏移量和大小。因此,作者只尝试替换其余...
Effect of module position 在PVT中,有四个patch embedding模块,第一个直接操作输入图像,其余的操作上一个stage输出的特征。由于原始图像包含的语义信息很少,因此第一个模块很难预测其自身区域之外的偏移量和大小。因此,作者只尝试替换其余的三个patch embedding模块。结果见上表。第2阶段、第3阶段和第4阶段获得的提升...
numpy实现vision transformer的position embedding-https://zhuanlan.zhihu.com/p/645320199 numpy实现multi-attention层的前向传播和反向传播-https://zhuanlan.zhihu.com/p/645311459 全连接层的前向传播和反向传播-https://zhuanlan.zhihu.com/p/642043155
目前,Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功,但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题。现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch,然后进行embedding,但这可能会破坏图像中的语义。 为了解决这个问题,作者提出了一个可变形的分patch(DePatch)模块,它以数据驱动的方式将图像自适应地分割成具有不同...
可以看到,Patch Size 为p和2p的情况下,Patch Embedding 结果的幅值差了4倍左右,这也许就是标准 ViT 模型对于 Patch Size 不灵活的原因。 作者认为:理想情况下,Patch Size 调整大小的过程中没有信息丢失,调整大小后的\langle x, \omega \rangle与调整大小前的\langle x, \omega \rangle应该保持相同。