在kMaX-DeepLab 中,我们进一步将空间方式的 softmax 简化为集群方式的 argmax(即沿集群中心应用 argmax 操作)。 他们注意到 argmax 操作与 k-means 聚类算法中使用的硬分配(即一个像素仅分配给一个簇)相同。 从聚类的角度重新构建MaskTransformer的交叉注意力,显著提高了分割性能,并简化了复杂的Masktransformer管道...
(PspNet,DeepLab) 3.VIT 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-...
有研究表明,提高Vision Transformer 输出的表示的空间分辨率对语义分割很重要。而HRT通过利用多分辨率并行Transformer 方案,为解决Vision Transformer的低分辨率问题提供了方法。 2.2 高分辨率CNN的密集预测 高分辨率卷积算法在姿态估计和语义分割方面都取得了很大的成功。在高分辨率卷积神经网络的开发中,开发了 3 种主要方法,...
使用Vision Transformer 没错,这次这个最终被命名为Segmenter的语义分割模型,主要基于去年10月份才诞生的一个用于计算机视觉领域的“新秀”Transformer:Vision Transformer,简称ViT。 ViT有多“秀”呢? ViT采用纯Transformer架构,将图像分成多个patches进行输入,在很多图像分类任务中表现都不输最先进的卷积网络。 缺点就是在...
Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,它之所以有这么大的影响力,是因为在ViT之后,swin transformer凭借在一系列视觉任务上的出色表现,进一步证明了transformer是可以在视觉领域广泛应用的。此外,作者团队也发布了一系列基于swin transformer的工作,比如自监督版本的MoBY、视频领域的video-swin-transformer、应用swin思想的MLP...
CSwin和Pale Transformer分别设计了十字形窗和Pale形窗。Shuffle Transformer提出了shuffle窗口。Axial DeepLab在高度轴和宽度轴上连续应用了两个轴向注意力层,改善了全局连接和高效计算。另一方面,最近的一些工作致力于Self-Attention的线性化。CoaT特别提出了一种分解注意力机制,其计算复杂度为通道的二次加权平均时间,而...
二、摘要 尽管Transformer架构已经成为自然语言处理任务的标准,但是它在计算机视觉方面的应用仍然有限。在...
DeepLabv3 在级联设计中使用扩张卷积和空间金字塔池化来编码多尺度特征,这对于在多个尺度上编码目标很有用...
pytorchtransformerimage-segmentationsemantic-segmentationvessel-segmentationpspnetmedical-image-segmentationdeeplabv3retinal-vessel-segmentationrealtime-segmentationswin-transformer UpdatedAug 13, 2024 Python wang-xinyu/tensorrtx Star6.9k Code Issues Pull requests ...
具体来说,SETR-PUP和SETRMLA使用ViT-Large作为Backbone。DPT-Hybrid使用 ViT-Hybrid由一个ResNet-50和12个Transformer层组成。ViT-Large和ViT-Hybrid都是用ImageNet-21k上预训练的权值进行初始化的,在ImageNet上它们的Top1精度都达到了85:1%。 DeepLabv3和PSPNet是基于扩展的ResNet-101,输出stride为8。从表5的第...