PVT(Pyramid Vision Transformer:)可以输出高分辨率特征图，也可以使用渐进式收缩金字塔来减少计算；引入金字塔结构到Transformer中，使得它可以像CNN网络那样无缝接入到各种下游任务中（如：物体检测，语义分割），同时也取得了非常不错的效果；RetinaNet+PVT 取得40.4 AP 在MS COCO数据集，超过RetinNet+ResNet50 (36.3...
来自ICCV2021 论文地址:[2102.12122] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions (arxiv.org) 代码地址:https://github.com/whai362/PVT 一、Motivation 1.将金字塔结构引入视觉Transformer,使视觉Transformer更适应密集预测性的任务; (金字塔结构:feature map的尺寸随网...
为了弥补上述局限性,这项工作提出了一种使用Transformer模型的无卷积骨干网络,称为Pyramid Vision Transformer(PVT),它可以在许多下游任务中用作通用骨干,包括图像级预测和像素级密集的预测。 具体来说,如上图(c)所示,与ViT不同,PVT克服了传统Transformer的难题,方法是(1)将细粒度图像块(即每个4 x 4块)作为输入来...
Different from existing CNN-based methods, we adopt a transformer encoder, which learns more powerful and robust representations. In addition, considering the image acquisition influence and elusive properties of polyps, we introduce three novel modules, including a cascaded fusion module (CFM), a ...
whai362.github.io262 人赞同了该文章 PVTv2:(1)在物体检测上,同样大小的模型比Swin好1～2个点;(2)解决了大分辨率输入下计算复杂度大的问题。 https://whai362.github.io/resources/papers/PVTv2_Improved_Baselines_with_Pyramid_Vision_Transformer.pdfwhai362.github.io/resources/papers/PVTv2_Improved_Ba...
(1): PVT(Pyramid Vision Transformer:)可以输出高分辨率特征图,也可以使用渐进式收缩金字塔来减少计算; (2): 引入金字塔结构到Transformer中,使得它可以像CNN网络那样无缝接入到各种下游任务中(如:物体检测,语义分割),同时也取得了非常不错的效果; (3): RetinaNet+PVT 取得40.4 AP 在MS COCO数据集,超过RetinNet...
论文标题:Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions发布于:ICCV 2021自己认为的关键词:ViT、Pyramid structure是否开源?:https://github.com/whai362/PVT2. 论文速览论文动机:现在的 ViT 主要用于图像分类任务,没有做密集预测任务的纯ViT 模型 ViT 的柱状结构(...
本文方法相对于传统CNN的优势:传统CNN通过层数增加来增加感受野,但相对来说还是局部信息,而transformer机制刻画的是全局的关联关系。 相对于ViT这类方法的优势:ViT一般而言通过将图像划分成不同的patch之后,每个patch提取特征,在后面的若干层transformer layer中还是针对于相同patch区域的特征,两方面劣势1)划分的patch较粗糙...
PDF: https://arxiv.org/pdf/2204.05525.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 提出的Token Pyramid Vision Transformer(TopFormer)最优算法以不同尺度...
In particular, PVT v2 achieves comparable or better performance than recent work such as the Swin transformer. We hope this work will facilitate state-of-the-art transformer research in computer vision. Code is available at https://github.com/whai362/PVT ....