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
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种经典模型,一诞生就席卷了 NLP 领域。 OpenMMLab 官方账号 2022/01/18 2.1K0 PVT:特征金字塔在Vision Transormer的首次应用,又快又好 | ICCV 2021 深度学习 论文: Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions Vincen...
一些可视化结果 论文信息 Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions
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spatial...
论文: Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions 论文地址:https://arxiv.org/abs/2102.12122 论文代码:https://github.com/whai362/PVT Introduction ViT用无卷积的纯Transformer模型替换CNN主干网络,在图像分类任务上取得了不错的结果。虽然ViT适用于图像分类,...
论文题目:Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions 论文链接:https://arxiv.org/abs/2102.12122 论文代码:https:///whai362/PVT 论文翻译:PVT,PVTv2 - 简书 (jianshu.com) 1. 简介 1.1 简介 之前的所总结的ViT backbone,本身并没有针对视觉中诸如分割、检测...
? 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...
论文标题：金字塔视觉变换器：密集预测任务无卷积的灵活骨干（Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions）相较于现有的密集预测技术，PVT在多个方面展现出优势：不同于传统Transformer在图像分类任务中的应用，PVT通过在图像的密集分区进行训练，不仅实现了高...
PVT, or Pyramid Vision Transformer, is a type of vision transformer that utilizes a pyramid structure to make it an effective backbone for dense prediction tasks. Specifically it allows for more fine-grained inputs (4 x 4 pixels per patch) to be used, while simultaneously shrinking the sequenc...
论文地址:[2102.12122] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions (arxiv.org) 代码地址:GitHub - whai362/PVT 论文简介:PVT-v1发表在ICCV 2021,PVT-v2发表在 CVMJ 2022,对v1做了改进。PVT的贡献在于能应用于各种下游任务而ViT很难,但是文中提出的progressive ...