13、S22-MLPv2: Improved Spatial-Shift MLP Architecture for Vision 一句话概括:本文提出了改进的空间移位MLP网络S2-MLPv2,采用通道扩展和特征图拆分,以及金字塔结构和更小尺寸的patch,在ImageNet上取得83.6%的top-1准确率。 14、Residual Attention: A Simple but Effective Method for Multi-Label Recognition 一句...
通过self.shiftsize 决定是否需要对特征图进行shift 然后将特征图切成一个个窗口 计算Attention,通过 self.attn mask 来区分Window Attention 还是 Shift Window Attention 将各个窗口合并回来 如果之前有做shift操作,此时进行 reverse shift,把之前的shift操作恢复. 做dropout和残差连接 再通过一层LayerNorm+全连接层,以...
# nn.down_shift:下移 # nn.right_shift:右移 ul_list = [nn.down_shift(nn.down_shifted_conv2d(x_pad, num_filters=nr_filters, filter_size=[1, 3])) + nn.right_shift(nn.down_right_shifted_conv2d(x_pad, num_filters=nr_filters, filter_size=[2, 1]))] # stream for up and to ...
# shift train predictions for plotting trainPredictPlot = numpy.empty_like(dataset) trainPredictPlot[:, :] = numpy.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict # shift test predictions for plotting testPredictPlot = numpy.empty_like(dataset) testPredictPlot[:,...
我所做的只是删除开括号,然后用「S」标记「shift」,并用「R」替换闭括号用于「reduce」。但是现在可以从左到右读取信息作为一组指令来操作一个堆栈(stack)和一个类似堆栈的缓冲区(buffer),能得到与上述递归方法完全相同的结果: 1. 将单词放入缓冲区。
我所做的只是删除开括号,然后用「S」标记「shift」,并用「R」替换闭括号用于「reduce」。但是现在可以从左到右读取信息作为一组指令来操作一个堆栈(stack)和一个类似堆栈的缓冲区(buffer),能得到与上述递归方法完全相同的结果: 将单词放入缓冲区。 从缓冲区的前部弹出「The」,将其推送(push)到堆栈上层,紧接着...
withprofiler.record_function("transformer_layer:self_attention"):data=self.self_attention(**data)...withprofiler.record_function("transformer_layer:encoder_attention"):data=self.encoder_attention(**data,**encoder_data) 了解PyTorch traces 收集traces后,在张量板中打开它们。 CPU + CUDA 配置文件如下所...
MultiHeadAttention类的实现遵循标准的多头注意力模块设计。输入张量形状为(B, T, C),其中B代表批次大小,T表示序列长度(在本实现中最大序列长度为block_size),C表示嵌入维度。 多头注意力机制的核心思想是将嵌入空间划分为多个头,每个头独立计算注意力权重。对于嵌入维度C=128且头数量为4的情况,每个头的维度为128...
13、S22-MLPv2: Improved Spatial-Shift MLP Architecture for Vision 一句话概括:本文提出了改进的空间移位MLP网络S2-MLPv2,采用通道扩展和特征图拆分,以及金字塔结构和更小尺寸的patch,在ImageNet上取得83.6%的top-1准确率。 14、Residual Attention: A Simple but Effective Method for Multi-Label Recognition ...
│ │ ├── blocks.py # 包含Block、ResnetBlock和SpatialLinearAttention类(UNet的构建块) │ │ ├── common.py # 包含架构中使用的常见层和实用工具 │ │ ├── unet.py # 包含主要的Unet3D模型定义 │ │ └── relati...