图1 ViT和CNN的对抗鲁棒性对比 使用基于决策的方法攻击ViT存在两方面困难。第一方面源自ViT的结构特征。首先,ViT相对于CNN对低级特征的关注较少,导致ViT的整体噪声敏感性较低。针对ViT的决策攻击需要添加更大量级的随机噪声来寻找初始对抗样...
In this paper, an automated technique for MS lesion segmentation is proposed, which is built on a 3D patch-wise R-CNN. The proposed system includes two stages: first, segmenting MS lesions in T2-w and FLAIR sequences using R-CNN, then an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is...
视觉任务中patch-wise的交互应该与图像语义有所关联,然而在patch交互中缺乏考虑patch所包含的语义信息;同时,现有技术缺乏考虑自适应区域设计问题,多以经验式参数作为窗口约束条件。 针对以上三个问题,这篇近期来源arxiv文章提出了针对ViT模型的可视化分析和理解工作(Visualizing and Understanding Patch Interactions in Vision...
CNN网络做分类时之所以丢失了物体的位置信息,是因为网络末端使用了全连接层,通过使用GAP替代全连接层,从而使卷积网络的定位能力能延续到网络的最后一层(全局平均池化的技术不是本论文提出的,论文主要挖掘出GAP可以用于定位区别性区域的特点,即discriminative localization) 训练过程 对AlexNet,我们移除conv5之后的卷积层(po...
SF-MoE包括稀疏块和融合块,如上图所示。稀疏块由多头注意力(MHA)层和混合专家(MoE)层组成。MHA层关注稀疏信号,并在patch(特征子集)之间建立自注意力。然后,MoE层通过向不同的专家分发patch来进一步分离所学的注意力。稀疏块以grid-wi...
这篇虽然不是做的预测任务,而且用的也是医学数据集,但是还是推荐大家快速阅读一下,学习patch的一种创新思路。简单来说,论文的核心贡献就是把所有的patch切法都枚举了一遍,这也是核心看点。先看下面的图,Transformer是点编码,Itransformer是编码整条序列,Patch TST则是切片。可以看到原始Transformer是通道依赖,而iTransfo...
Encoder-Decoder采用的是纯MLP结构,类似于Mixer,使用channel-wise、intra-wise、inter-wise三种类型的MLP进行embedding维度、patch内部、patch间的信息提取。 3 多尺寸Patch-Transformer 论文标题:Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting ...
在QA中我们常用的是 point-wise和 pair-wise,如下图所示。其中 point-wise方法直接把问题转换成二分类,先判断当前用户问题是否属于待匹配的问题,再根据隶属概率值得到问题的排序。 而pair-wise方法学习的是 (UQ,SQ+)和 (UQ,SQ−)之间的排序关系,训练目标是最大化正样本对和负样本对的距离,数学表达式如下: ...
SF-MoE包括稀疏块和融合块,如上图所示。稀疏块由多头注意力(MHA)层和混合专家(MoE)层组成。MHA层关注稀疏信号,并在patch(特征子集)之间建立自注意力。然后,MoE层通过向不同的专家分发patch来进一步分离所学的注意力。稀疏块以grid-wise方式工作,如下图所示。
The recent advances in Vision Transformer (ViT) have demonstrated its impressive performance in image classification, which makes it a promising alternative to Convolutional Neural Network (CNN). Unlike CNNs, ViT represents an input image as a sequence of image patches. The patch-wise input image ...