作者认为这种性能差距主要是来源于ViT的两个限制:1)通过直接对图像进行硬切割让ViT无法对图像的边缘和线条等局部结构进行建模,因此需要比CNN多的多的训练样本才能达到相似的相似的性能;2)ViT的attention backbone是直接从NLP领域拿过来用的,所以并没有
而T2T-ViT参考借鉴了CNN中Deep-Narrow设计的思想,减少了transformer encoder中的Hidden size以及MLP size,加深网络的层数 比较一下可以看出T2T-ViT大大减少了Hidden size以及MLP size,在参数量相当的情况下,相比ViT-base的12层Encoder结构加深到了24层,MACs数量相当 总结一下T2T-ViT中的特点就是: Smaller Hidden size...
取代ViT 的 tokenization,提出 Tokens-to-Token module,将相邻的 Tokens 聚合为一个Token(命名为Tokens-to-Token模块),它可以模拟周围 Tokens 的局部结构信息,迭代地减少 Tokens 的长度。具体来说,在每个Token-to-Token(T2T)步骤中,由 Transformer 输出的 Tokens 被重建为一个图像(re- structurization),然后通过软...
1、T2T-ViT的Pytorch版本 参考:T2T-ViT人脸识别的Pytorch版本 2、人脸识别数据和代码架构 (1)人脸识别数据和代码架构用的是https://github.com/TreB1eN/InsightFace_Pytorch。下载该工程,解压,在当前目录中建立文件夹:T2T-ViT。将T2T-ViT的几个文件放入T2T-ViT文件夹中。 (2)修改config.py文件 在conf.use_mobil...
为了进行比较,我们选择了token剪枝方法(如A-ViT、IA-RED2、DynamicViT、EvoViT、ATS)和token融合方法(如SPViT、EViT、ToMe、BAT)在DeiT中的表现,并报告了每种方法的效率(FLOPs (G))和性能(Top-1 Acc (%))。此外,为了验证MCTF在其他视觉Transformer(如T2T-ViT、LV-ViT)上的有效性,我们报告了MCTF的结果并将...