与以往的工作方向不同,来自西蒙菲莎大学和阿里巴巴AI Lab的研究人员提出了一个全新的注意力机制QuadTree attention,由粗到细地建立注意力机制,能够同时包含全局交互和细粒度的信息,将时间复杂度降低为线性,论文已被ICLR 2022接收。论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.02767 代码地址:https://github.com/Tangshitao/...
如表5所示,QuadTree Attention在分类任务和检测任务中都比Swin和PVTv2获得了更好的性能。 与Focal Attention相比,QuadTree Attention在目标检测上的结果提高了1.0,这可能是因为QuadTree Attention总是能够覆盖整个图像,而Focal Attention在第一阶段只覆盖了图像的1/6。 图5 对于Cross Attention任务,本文提供了可视化的注意...
本文设计了一个基于QuadTree Attention的transformer,它将时间复杂度降低为线性,能够同时包含全局交互和细粒度的信息。由于大多数图像区域是不相关的,因此构建了token pyramids,以从粗到细的方式计算注意力,可以快速跳过细粒度的不相关区域。 QuadTree Attention既可以用于cross attention,也可以用于self-attention,在各种任务...
如表5所示,QuadTree Attention在分类任务和检测任务中都比Swin和PVTv2获得了更好的性能。 与Focal Attention相比,QuadTree Attention在目标检测上的结果提高了1.0,这可能是因为QuadTree Attention总是能够覆盖整个图像,而Focal Attention在第一阶段只覆盖了图像的1/6。 图5 对于Cross Attention任务,本文提供了可视化的注意...
SFU、阿里提出通用QuadTreeAttention,复杂度变线性,性能还更强!ICLR 2022已接收 根据计算方式的不同设计了2种机制:QuadTree-A与QuadTree-B。在QuadTree-B方法中,对于最粗的那层,只需根据注意力公式计算。 ...为了验证QuadTreeTransformer的效果,研究人员将LoFTR中的线性变换器替换为QuadTree。...相比之下,QuadTreeA ...
This repository contains codes for quadtree attention. This repo contains codes for feature matching, image classficiation, object detection and semantic segmentation. Installation Compile the quadtree attention operationcd QuadTreeAttention&&python setup.py install ...
在目标检测方面,QuadTree Attention+RetinaNet在COCO中获得了46.2 AP,比PVTv2 Backbone高1.6,但FLOPs降低了约35%。 2相关工作 2.1 Efficient Transformers 变形金刚在自然语言处理和计算机视觉方面都取得了巨大的成功。由于二次型计算的复杂性,在处理长序列令牌时无法进行充分注意的计算。因此,许多工作都在设计高效的变压器...
相比之下,QuadTree Transformer与线性Transformer相比具有显著的性能提升,或与标准Transformer相比效率提高。此外,它还可以应用于Self-Attention和Cross Attention。 3QuadTree Transformer 3.1 Attention in Transformer Vision Transformers在许多任务中都取得了巨大的成功。Transformer的核心是注意力模块,它可以捕获特征嵌入之间的远...
The Quadtree attention is used to effectively capture the global features of the image, and model the global receptive field, and then better reconstruct the yarn-dyed fabric image. The improved Euclidean residual enhances the detection ability of unobvious defects, and obtains the final defect ...
Transformer奠基之作《Attention Is All You Need》 Transformer模型,由Google Brain和Google Research在2017年的论文中提出,颠覆了传统NLP依赖RNN和CNN的局面。该模型基于完全的注意力机制,解决了RNN的并行化难题,通过编码器和解码器中的多头自注意力机制捕捉全局依赖。训练策略结合Adam优化器、标签平滑和dropout,使其在...