Pyramid Vision Transformer v2(PVTv2)是在PVTv1的基础上进行改进的一种深度学习模型,它同样结合了Transformer架构和金字塔结构,旨在提供更强大的特征表示和更好的性能。 PVTv2的主要改进包括: 降低计算复杂度:通过引入线性复杂度注意层(Linear Complexity Attention Layer),PVTv2将PVTv1的计算复杂度从二次降低到线性,...
例如,Vision Transformer (ViT) [8] 首先证明了纯 Transformer 可以在图像分类中实现最先进的性能。Pyramid Vision Transformer (PVT v1) [33] 表明,纯 Transformer 主干也可以在检测和分割任务等密集预测任务中超越 CNN 对应物 [22, 41]。之后,Swin Transformer [23]、CoaT [36]、LeViT [10] 和 Twins [5]...
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...
PVTv2模型在物体检测任务上展现出显著优势，相较于Swin模型，相同大小的PVTv2在性能上提升1至2个百分点，有效解决了大分辨率输入下计算复杂度高的问题，提升了模型在实际应用中的效率。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...
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...
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...
(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; ...
将金字塔概念引入Transformer，构建金字塔视图Transformer（Pyramid Vision Transformer），以多尺度特征图支持密集预测任务，避免使用卷积。整体结构设计与CNN相似，所有阶段结构相同，包含patch嵌入层和L_i个Transformer编码层。首阶段，将图像划分为16个patch，扁平化并线性映射，得到HW/16个特征维度为C1的嵌入...
Firstly, the Hybrid Attention Module (HAM) is designed for better refining the multi-level features of the Pyramid Vision Transformer v2 (PVTv2). Secondly, the Dimension Adjustment Layer (DAL) is designed for increasing the weight of the high-level features. Thirdly, the multi-scale feature ...