本文引入QuadTree Attention,将计算复杂度从二次降低到线性。QuadTree Transformer构建token pyramid,并以一种从粗到细的方式计算Attention。在每个level上,选择注意力得分最高的top-K个patches,这样在下一level上,只在这top-K个patches对应的相关区域内进行注意力评估。 作者证明了QuadTree Attention在各种视觉任务中达到...
首先在ImageNet上的图像分类任务实验结果中可以看到,基于PVTv2的模型,将其中的spatial reduction attention替换成quadtree attention,就能够在ImageNet上实现了84.0%的top 1准确度,在不同大小的模型上比PVTv2高0.4-1.5个百分点。 在COCO目标检测数据集的实验结果中可以看到,对于QuadTree Attention来说,一个小的K就足够捕...
相比之下,Swin变换器则是限制了全局注意力的交互信息来减少计算量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://arx...
最近来自西蒙菲莎的华人团队提出一个新机制QuadTree Attention,不仅能够大幅降低计算复杂度,性能还不受影响,并且在self attention和cross attention的任务里都适用! Transformer模型能够捕捉长距离依赖和全局信息,在引入计算机视觉任务后,大多都取得了显著的性能提升。 但Transformer的缺陷始终还是绕不过:时间和空间复杂度太高,...
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...
QuadTree Attention可以注意到比PVT和Linear attention更多的相关区域。 4实验 4.1 Cross-Attention Task 1、特征匹配 表1 2、立体匹配 表2 4.2 Self-Attention Task 1、图像分类 表3 2、目标检测 表4 5参考 [1].QUADTREE ATTENTION FOR VISION TRANSFORMERS...
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 operation cd QuadTreeAttention&&python setup.py install Install the package for each task accordin...
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 ...
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...
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...