x_2 = self.act(self.norm2(self.sr2(x_).reshape(B, C, -1).permute(0, 2, 1))) kv1 = self.kv1(x_1).reshape(B, -1, 2, self.num_heads//2, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) kv2 = self.kv2(x_2).reshape(B, -1, 2, self.num_heads//2, C // self...
Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation 1. 解释什么是Shunted Self-Attention Shunted Self-Attention(SSA)是一种新的自注意力机制,旨在解决Vision Transformer(ViT)在处理多尺度特征时的局限性。传统的ViT模型在处理图像时,每一层内每个token特征的感受野是相似的,这限制了模型捕获多尺度特征的能力。
作者在论文开篇写道:ViT models中self-attention是针对一个固定的patch大小的token的,然而这种single-scale的self-attention在捕捉多尺度特征时会导致性能上的下降,尤其是针对一张图片里存在多种不同尺度的图片时。因此,针对上述motivation,作者提出了shunted self-attention (SSA)机制来对多尺度特征进行建模。SSA的关键也...
x_2 = self.act(self.norm2(self.sr2(x_).reshape(B, C, -1).permute(0, 2, 1))) kv1 = self.kv1(x_1).reshape(B, -1, 2, self.num_heads//2, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) kv2 = self.kv2(x_2).reshape(B, -1, 2, self.num_heads//2, C // self...
Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation Sucheng Ren1,2∗, Daquan Zhou1*, Shengfeng He2, Jiashi Feng3†, Xinchao Wang1† 1National University of Singapore, 2South China University of Technology, 3ByteDance Inc. oliverrensu@gmail.com, daquan.zhou@u.nus.e...
《Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation》 time: ref: key words: Abstract: Contribution: Method: Shunted Transformer Block Shunted Self-Attention Detail-specific Feedforward Layers Patch Embedding Experiment: Ablation Studies 【Conclusion】 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮...
我们对Shunted Transformer在分类、目标检测以及语义分割上做了验证。实验结果表明在类似的模型大小下,我们的Shunted Transformer始终优于以前的Vision Transformer。 2.方法 Shunted Self-Attention 如图所示, 不同于ViT应用注意力在小尺寸特征图上,Swin分割特征图局部自注意力,PVT只有单尺度粗颗粒度特征融合。我们的方法...
论文:Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation 代码:GitHub - OliverRensu/Shunted-Transformer 问题 最近传统的VIT在各种计算机视觉任务中取得了显著的效果,这要归功于其可以通过自注意力机制获得远程依赖的能力。然而,这些模型在每一层中tokens的感受野通常是固定的,无法同时捕获不同尺度的特征,因此...
具体的参数中,降采样率就最多为两个,或者不进行降采样: 实验结果和可视化 在ImageNet-1K 数据集上的不同大小网络精度结果 在COCO 数据集上目标检测和语义分割的实验结果 Attention 可视化对比 论文信息 Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation https://arxiv.org/pdf/2111.15193.pdf...