Vision Transformer(ViT,第一个引入到视觉任务的完全注意力模型)和它的许多后继者在性能方面不如CNN,直到Swin-Transformer的出现。 Swin-Transformer采用了基于窗口的分层结构来解决Transformer架构中的两个主要挑战:高分辨率图像的尺度问题和高计算复杂度问题。与使用固定大小的特性图的ViT家族不同,Swin-Transformer通过逐渐...
Transformer是一个序列到序列的模型,这使得它更容易组合多模态数据,从而在网络架构设计中提供更大的灵活性; 从注意力机制出发的远程建模能力,释放了传统的基于CNN或基于RNN模型的局限性。 视觉目标跟踪是一个具有悠久历史的具有挑战性的研究课题。许多问题仍然没有得到很好的解决,包括被遮挡或失去视觉后的重新定位,相似...
Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。 1.1 Attention 注意力机制 人生来就有注意力...
Vision Transformer(ViT,第一个引入到视觉任务的完全注意力模型)和它的许多后继者在性能方面不如CNN,直到Swin-Transformer的出现。 Swin-Transformer采用了基于窗口的分层结构来解决Transformer架构中的两个主要挑战:高分辨率图像的尺度问题和高计算复杂度问题。与使用固定大小的特性图的ViT家族不同,Swin-Transformer通过逐渐...
处理NLP 任务时,输出的结果与单词的顺序有关,因此设计出 RNN CNN 空间平移不变性的特点 CNN 网络底层处理简单的特征,逐层进行特征聚合处理的特征越来越复杂 Transformer 相对于 CNN 的 inductive bias 就少很多: Patch 内信息建模 --> MLP Patch 间信息建模 --> MSA 由于Transformer 的 inductive bias 少,所以...
与过去不同,RNN和CNN分别在自然语言处理和计算机视觉领域占主导地位,而Transformer架构在各种模态和领域...
· Transformer是一个序列到序列的模型,这使得它更容易组合多模态数据,从而在网络架构设计中提供更大的灵活性; · 从注意力机制出发的远程建模能力,释放了传统的基于CNN或基于RNN模型的局限性。 视觉目标跟踪是一个具有悠久历史的具有挑战性的研究课题。许多问题仍然没有得到很好的解决,包括被遮挡或失去视觉后的重新定...
Transformer是一个序列到序列的模型,这使得它更容易组合多模态数据,从而在网络架构设计中提供更大的灵活性; 从注意力机制出发的远程建模能力,释放了传统的基于CNN或基于RNN模型的局限性。 视觉目标跟踪是一个具有悠久历史的具有挑战性的研究课题。许多问题仍然没有得到很好的解决,包括被遮挡或失去视觉后的重新定位,相似...
与过去不同,RNN和CNN分别在自然语言处理和计算机视觉领域占主导地位,而Transformer架构在各种模态和领域中都表现出色。 Transformer中的先验知识 为了增强Transformer模型的性能,已经进行了大量尝试,将先验知识引入其中。最初的Transformer使用三角函数位置编码为每个Token提供位置信息。Swin Transformer提出了使用相对位置编码作为...