PVT Architecture 1. Overall Architecture 2. SRA 3. Transformer Encoder Block 4. PyramidVisionTransformer Abstract & Introduction 本篇文章的Abstract和Introduction部分没有太多新鲜的东西,只是反复强调两句话: PVT采用与CNN类似的分层结构,以此来提取不同尺寸的特征图,便于将模型应用于密集预测型任务。 PVT独创了SR...
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...
观察上图,不同于 ViT 在输入端做了 patch_size=16 的切图,PVT 在输入端用了 patch_size=4 分割图片,后面每个 stage 的 patch_size 都是2,分了多个 stage 进行特征图的下采样。 每个block 的内部结构 每个block 的内部结构 观察上图,每个 block 的内部结构主要分为两个部分:切图、Transformer Encoder。其中...
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 predic...
(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...
PVT 他像ResNet结构一样,也分为4个stage,每个stage的结构一样,包含有pregressive shrink strategy 和 使用SRA的transformer模块。 progressive shrink strategy ViT结构在初始时将图像划分为多个相同大小的尺寸,从复杂度上考虑,这些patch的尺寸相对都比较大。而为了密集预测,这里在开始时将图像划分成较小的patch,比如4x4...
Vision Transformer (ViT) 首次证明了纯 Transformer 在图像分类中可实现最先进的性能。PVT v1 表明，纯 Transformer 主干在检测和分割等密集预测任务中也可超越 CNN 对应物。随后，Swin Transformer、CoaT、LeViT 和 Twins 等方法进一步提高了 Transformer 主干的性能。本研究旨在构建基于 PVT v1 框架的更...
PVTv1的初衷是将金字塔结构融合到Transformer模型中，借鉴了ResNet的通用设计，使得Transformer可以无缝适应各类下游任务，如物体检测和语义分割，且表现出优秀的效果。其工作核心是分析并改进了ViT模型存在的问题，尤其是处理高分辨率图像时的内存消耗问题。研究团队通过引入金字塔结构，模仿CNN的特征金字塔策略，...
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; ...
对于现有的许多针对Vision Transformer的探索的工作,实际上也可以比较方便的整合起来,实现更有效的Vision Transformer,例如文中展示的PVT+DETR的结构。 下游任务 分类 为了实现分类任务,PVT实在最后一个阶段的输入上添加了learnable classification token,之后在输出上应用全连接层来实现类别预测。