而且呢,其实为了和卷积神经网络保持一致,Swin Transformer这篇论文呢, 并没有像 ViT 一样使用那个 CLS token。大家如果还记得 ViT 的话呢, ViT 呢就是给刚开始的输入序列呢 ,又加了一个 CLS token,所以这个长度呢就从196变成了197, 然后最后呢,拿这个 CLS token 的这个特征直接去做分类。 但 Swin Transforme...
每一层的transformer block看到的token大小都是十六倍下采样率,导致得到的是单一低分辨率的特征图,并且由于全局计算自我注意,输入图像大小具有二次计算复杂性。 4.Swin的优点 分层结构--间接的多尺度特征 效率提升--窗口内做计算 小窗口算s-a;计算复杂度线性增加而非平方增加 多尺度特征--cnn的多尺度主要有pooling,...
代表我们一次只产生一个单词的softmax,根据这个softmax得到这个单词的预测结果,即:predicts the output sequence one element at a time 不同的是,DETR的Transformer Decoder是一次性处理全部的object queries(上节最后对比图的右图右上角所示),即一次性输出全部的predictions(而不像原始的Transformer是auto-regressive...
https://github.com/lancopku/Explicit-Sparse-Transformer 标准Transformer 的复杂度为 ,但是否序列内的所有元素都有必要被关注到,是否有方法可以简化这个机制?所以本文的“Sparse”重点就体现在只有少量的 token 参与 attention 分布的计算,以提升注意力机制的集中度。 即本来一个词只和少量的词有关,但是标准自注意...
Swin Transformer结构 Swin Transformer结构 Patch Partition和Patch Embedding就是我们在Vit中说过的先把图像切成块,然后再做一个Projection映射,通常通过Conv2d实现,其实就是对Patch进行特征的提取。得到Patch Embedding后的Visual Token,每一个Visual Token的维度是96维度(可以理解为特征图的channel)。 接着,Swin就分成4...
中的 cls token；（2）处理被压缩过的 Token，例如 BLIP 里面经过 information bottleneck 的 token。