在ViT中只是使用了Transformer的Encoder而没有使用Decoder。ViT的问题:它没有考虑文本和视觉信号的不同,它只能做图像分类,对于目标检测和图像分割没有相应的尝试。 Swin Transformer提供了更加通用的基于Transformer的计算机视觉任务的主干网络,并且能应用到多种计算机视觉任务中,如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等...
第二步用transformer的encoder去学习全局特征,帮助后面去检测。 第三步是用decoder去生成很多预测框(固定100个框)。 第四步是把预测框和gt框进行匹配,然后在匹配的框里面(比如说2个)去算目标检测的loss。 推理的时候,前三步相同,推理没有第四步的loss,在最后的输出中,有一个阈值去卡一下输出的置信度,模型保留...
SETR(Segmentation Transformer)的网络结构是基于Transformer架构设计的,用于图像分割任务。SETR的核心架构仍然是Encoder-Decoder的结构,不过相比于传统的以CNN为主导的编码器结构,SETR用Transformer来进行替代。具体来说,SETR的编码器由纯Transformer层构成,先将输入图像做分块处理,然后对每个图像分块做块嵌入并加上位置编...
通过位置编码,Transformer模型能够理解序列中的元素顺序,从而提高模型的性能。 2.4 Encoder与Decoder结构 Transformer模型通常由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,分别用于处理输入序列和生成输出序列。 编码器(Encoder): 多层自注意力机制:编码器通过多个自注意力层,逐层提取输入序列的特征。每一层自注意力机制...
decoder就是Transformer中的decoder,训练时需要encoder-decoder,测试时只需要encoder+MLP(MLP用于微调)。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/439020457 https://blog.csdn.net/weixin_44876302/article/details/121302921 https://blog.csdn.net/weixin_46782905/article/details/121432596 ...
5. Transformer Decoder Transformer的总体结构，绿色的为decoder。（encoder相较decoder少了一层attention，...
decoder就是Transformer中的decoder,训练时需要encoder-decoder,测试时只需要encoder+MLP(MLP用于微调)。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/439020457 CLIP(预训练模型) CLIP打通了文本和图像之间的联系,是多模态方面的经典之作。 大量的文本-图片 数据对,OpenAI采集了一个总量超过4亿图像-文本对的数据集WIT,尽可...
1.2 Transformer的网络结构 和大多数seq2seq模型一样,transformer的结构也是由encoder和decoder组成。 实际上,Transformer是基于Encoder和Decoder的网络架构。最初是被用来解决NLP自然语言处理来提出的,主要是用来的处理seq2seq的任务,例如语言的翻译。它的主要特点是采用了Multi-Head Attention的注意力机制以及Encoder和Decod...
在本文中,作者提出了Swin-Unet,它是用于医学图像分割的类似Unet的纯Transformer模型。标记化的图像块通过跳跃连接被送到基于Transformer的U形Encoder-Decoder架构中,以进行局部和全局语义特征学习。 具体来说,使用带有偏移窗口的分层Swin Transformer作为编码器来提取上下文特征。并设计了一个symmetric Swin Transformer-based...
上图包含两个transformer,其实不要觉得复杂,不管是这种结构还是Encoder-Decoder结构,本质上都是计算多头注意力机制,如果你能彻底搞懂本文第一部分的内容,无论结构怎么变,对于你都应该是相当简单。主要组件就是W-MSA、SW-MSA、LN和MLP,所有的transformer结构都是一个多头注意力机制连一个前馈网络MLP,只不过在这两个组...