也就是通过改变特征图尺寸使得 Vision Transformer 可以处理不同尺度的特征。
大概意思就是文本任务和视觉任务的特点不同,像gpt这种文本预测的任务,每预测一个词,它需要把前面所有的词都看一遍,transformer中不管是self-attention还是cross-attention都是在特征的整个集合中进行的,这就是为啥transformer最开始就是用于NLP的。 而我们知道,图像特征的特点是Local的(不管是传统的surf、orb,还是CNN不...
上图中VTAB也是作者团队所提出来的一个数据集,融合了19个数据集,主要是用来检测模型的稳健性,从侧面也反映出了VisionTransformer的稳健性也是相当不错的。 1.2 相关工作 简单介绍了一下Transformer在NLP领域应用最广的两大分支BERT和GPT,都是基于自监督的训练方式(MLM任务和Next word prediction)。 直接将图片的像素...
首先,在 PVT (Pyramid Vision Transformer) 中我已经分析过 ViT 存在的一些缺陷,本文就不再讨论,简单来说就是网络设计的问题和自注意力机制的显存占用问题。下面直接讨论 Swin Transformer 的网络结构。 Swin Transformer 的网络结构 金字塔结构 与PVT 一样,Swin Transformer 在网络的设计上也实现了金字塔的结构,如下...
从语言到视觉应用Transformer的挑战来源于两个领域的差异,例如和文本字词相比视觉实体的复杂变化以及图像像素的高分辨率两方面的差异。为了解决这样的问题,作者在这篇文章中提出一种称为Swin Transformer新型Vision Transformer。Swin Transformer使用允许跨窗口连接的移动窗口将自注意力限制在不重叠的局部窗口上计算表示,其...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
Vision Transformer究竟做对了什么,CNN能不能从中学习?华理博士8小时精讲VIT、DETR、Swin Transformer模型!共计45条视频,包括:1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列、3. 3-VIT整体架构解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
ViT 和 Swin Transformer 的区别 1. 架构设计 ViT (Vision Transformer): ViT 直接将图像分割成固定大小的非重叠小块(patches),然后将每个小块展开成一个向量,并将这些向量序列作为输入送入标准的Transformer架构中。每个小块会被映射到一个高维特征空间,然后经过多个Transformer Encoder层进行全局信息的建模。
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows, 视频播放量 772、弹幕量 1、点赞数 25、投硬币枚数 15、收藏人数 28、转发人数 5, 视频作者 s1mpleZzz, 作者简介 珍惜一切就算没有拥有,相关视频:NLP Transformer原理,【全集67讲】一口气学完