论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT,包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction attention层,能够在有限的计算资源和内存资源下获得高分辨率和多尺度的特征图。从物体检测和语义分割的实验可以看到,PVT在相同的参数数量下比CNN主干网络更强大 论文: Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone ...
Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions PVT: 无卷积密集预测的通用主干 PVTv1:arxiv.org/abs/2102.1212 代码:github.com/whai362/PVT PVTv2:arxiv.org/abs/2106.1379 代码:github.com/whai362/PVT PVTv1 架构 密集预测任务的目标是对特征图进行像素级...
PVTFormer相比于TransNetR和其他Transformer和CNN-based方法获得了更高的性能,因此更高的计算资源是合理的。 5 结论 在这项研究中,我们提出了PVTFormer架构,通过利用预训练的Pyramid Vision Transformer(PVT v2)作为编码器,并结合Up block、decoder block和残差学习,实现了准确的肝脏分割。decoder block中的分层解码策略...
后续SERT等论文也只是简单的将VIT作为Encoder,将其提取到的单尺度特征通过一些简单的Decoder的处理,验证了transformer在语义分割任务上的效果。但是,我们知道,在语义分割任务上,多尺度的特征是非常重要的,因此在PVT中提出了一种能够提取多尺度特征的vision transformer backbone。 1.2 ViT在语义分割上存在的问题 我们知道,...
Pyramid Vision Transformer (PVT) Overall Architecture 论文的核心是将特征金字塔结构加入到Transformer框架中,以便在密集预测任务中生成多尺度特征图。PVT的整体结构如图3所示,与CNN主干网络类似,包含四个生成不同尺寸特征图的Stage。所有Stage都具有类似的结构,由Patch Embedding层和$L_i$个Transformer encdoer层组...
论文的主要贡献如下: 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...
论文的主要贡献如下: 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...
论文的主要贡献如下: 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...
? 论文的主要贡献如下: 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spat...
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...