关键词:Stand-Alone Self-Attention(独立自我注意) 解析:主要在于stand-alone是怎样的一个形式(摘要就明白了) 作者 第一作者(不知道这样侵不侵权,侵权到时候删掉) 这篇文章有1300多的引用,Google Research, Brain Team(组强不强应该咋看呀) 摘要 卷积是现代计算机视觉系统的基本组成部分。最近的方法主张超越卷积来...
这种度量不是静态的,而是通过学习得到的,能够根据元素特征的相似性自适应地调整。 本文是VIT(Vision Transformer)提出前,研究者将transformer和视觉任务融合的一次尝试。 2.思路和方法 和我们知道的self-attention不同的是(key的选取不再是全图所有像素/cell,而是以query为中心的一个区域中所有的像素,大小为k \times ...
因此,论文提出简单的local self-attention layer,将内容之间的关系(content-based interactions)作为主要特征提取工具而不是卷积的增强工具,能够同时处理大小输入,另外也使用这个stand-alone attention layer来构建全attention的视觉模型,在图像分类和目标定位上的性能比全卷积的baseline要好 Background Convolution ...
因此,论文提出简单的local self-attention layer,将内容之间的关系(content-based interactions)作为主要特征提取工具而不是卷积的增强工具,能够同时处理大小输入,另外也使用这个stand-alone attention layer来构建全attention的视觉模型,在图像分类和目标定位上的性能比全卷积的baseline要好 Background Convolution ...
NeurIPS 2019 Prajit Ramachandran, Niki Parmar, Ashish Vaswani, Irwan Bello, Anselm Levskaya, Jonathon Shlens 一、简介 受限于感受域的大小设定,卷积很难获取长距离的像素关系,而在序列模型中,已经能很好地用attention来解决这个问题。 将内容交互的模块(注意力机制)作为视觉模型的主要单元... 查看原文 ICLR ...
The natural question that arises is whether attention can be a stand-alone primitive for vision models instead of serving as just an augmentation on top of convolutions. In developing and testing a pure self-attention vision model, we verify that self-attention can indeed be an effective stand...
The natural question that arises is whether attention can be a stand-alone primitive for vision models instead of serving as just an augmentation on top of convolutions. In developing and testing a pure self-attention vision model, we verify that self-attention can indeed be an effective stand...
由于考虑了相对位置,self-attention也拥有了类似卷积的平移不变性。另外,参数量的计算跟空间区域的大小无关,只稍微$d{in}$和$d_{out}$有关,而且增长很慢 Fully Attentional Vision Model Replacing Spatial Convolution 空间卷积为区域$k>1$的卷积,论文将所有的空间卷积替换成attention layer,若需要下采样,则...
> 论文提出stand-alone self-attention layer,并且构建了full attention model,验证了content-based的相互关系能够作为视觉模型特征提取的主要基底。在图像分类和目标检测实验中,相对于传统的卷积模型,在准确率差不多的情况下,能够大幅减少参数量和计算量,论文的工作有很大的参考意义 来源:【晓飞的算法工程笔记】 ...
Implementing Stand-Alone Self-Attention in Vision Models using Pytorch - leaderj1001/Stand-Alone-Self-Attention