YOLO算法改进Backbone系列之:PVT 摘要:尽管基于CNNs的backbone在多种视觉任务中取得重大进展,但本文提出了一个用于密集预测任务的、无CNN的的简单backbone——Pyramid Vision Transformer(PVT)。相比于ViT专门用于图像分类的设计,PVT将金字塔结构引入到transformer,使得可以进行下游各种密集预测任务,如检测、分割等。与现有技...
简介:PVT(Pyramid Vision Transformer)是一种创新的视觉Transformer模型,通过引入金字塔结构,实现了在密集任务(如分割和检测)中的高效应用。相比传统的ViT模型,PVT在保持高性能的同时,显著降低了计算复杂度,使得大规模图像数据的处理变得更为可行。本文将详细介绍PVT的工作原理、优势以及在实际应用中的表现。 即刻调用文心...
为了解决上述限制,提出一个pure Transformer主干,成为pyramid vision Transformer(PVT)可以在许多下游任务中作为CNN主干的替代品,包括图像及预测以及像素级密集预测,具体如图1(c)所示。 首先,PVT使用细粒度图像块taking fine-grained patch(每个块4×4像素)作为输入来学习高分辨率表示,从而克服传统Transformer的困难,对于密...
摘要:尽管基于CNNs的backbone在多种视觉任务中取得重大进展,但本文提出了一个用于密集预测任务的、无CNN的的简单backbone——Pyramid Vision Transformer(PVT)。相比于ViT专门用于图像分类的设计,PVT将金字塔结构引入到transformer,使得可以进行下游各种密集预测任务,如检测、分割等。与现有技术相比,PVT有如下优点:(1)相比...
自从ViT之后，关于vision transformer的研究呈井喷式爆发，从思路上分主要沿着两大个方向，一是提升ViT在图像分类的效果；二就是将ViT应用在其它图像任务中，比如分割和检测任务上，这里介绍的PVT（Pyramid Vision Transformer） 就属于后者。PVT相比ViT引入了和CNN类似的金字塔结构，使得PVT像CNN那样作为backbone应用在dense...
1. PVT(Pyramid Vision Transformer)的基本概念 PVT(Pyramid Vision Transformer)是一种基于Transformer架构的视觉模型,旨在处理计算机视觉任务。它通过引入金字塔结构来模拟卷积神经网络(CNN)中的多尺度特征提取能力,同时保持Transformer模型的全局上下文感知能力。PVT模型通过逐渐减小特征图的分辨率并增加通道数,构建了一个金字...
PVT(Pyramid Vision Transformer)学习记录 引言与启发 自从ViT之后,关于vision transformer的研究呈井喷式爆发,从思路上分主要沿着两大个方向,一是提升ViT在图像分类的效果;二就是将ViT应用在其它图像任务中,比如分割和检测任务上,这里介绍的PVT(Pyramid Vision Transformer) 就属于后者。PVT相比ViT引入了和CNN类似的...
复现PVT(Pyramid Vision Transformer)模型,引入金字塔结构,能够高效地处理高分辨率图像和无缝接入下游任务的视觉 Transformer 模型。 - 飞桨AI Studio
PVT(Pyramid Vision Transformer)作为 Transformer 应用于视觉领域的代表性模型之一,在诸多任务上取得了优异的结果。最近在PVT的基础上,研究人员为其添加了重叠片元嵌入编码、卷积前传网络和线性复杂度的注意力层等功能模块,实现了PVTv2模型,大幅提升了在图像分类、目标检测和分割等任务上的性能,为研究领域提供了功能更为...
提出了Pyramid Vision Transformer(PVT),这是第一个专为各种像素级密集预测任务设计的纯Transformer主干网络。将PVT和DETR结合可以构建一个端到端的目标检测框架,无需卷积、anchors和非最大抑制 (NMS)等手工设计的组件。 在将Transformer移植到密集预测任务时,PVT通过渐进式收缩的特征金字塔和spatial-reduction attention ...