为克服上述局限性,作者提出了一种新的Tokens-to-Token Vision Transformer,T2T-ViT,它引入了(1) 层级Tokens-to-Token变换通过递归的集成近邻Tokens为Token将渐进的将图像结构化为tokens,因此局部结构可以更好的建模且tokens长度可以进一步降低;(2) 受CNN架构设计启发,设计一种高效的deep-narrow的骨干结构用于ViT。 相...
T2T-ViT主干网络从T2T模块中取固定长度token序列作为输入,基于deep-narrow架构设计,中间特征维度(256-512)和MLP大小(512-1536)比ViT小很多。例如,T2T-ViT-14的主干网络中有14个Transofmer层,中间特征维度为384,而ViT-B/16有12个Transformer层,中间特征维度为768,参数量和MACs是T2T-ViT-14的3倍。 为了方便与Res...
T2T-ViT主干网络从T2T模块中取固定长度token序列作为输入,基于deep-narrow架构设计,中间特征维度(256-512)和MLP大小(512-1536)比ViT小很多。例如,T2T-ViT-14的主干网络中有14个Transofmer层,中间特征维度为384,而ViT-B/16有12个Transformer层,中间特征维度为768,参数量和MACs是T2T-ViT-14的3倍。 为...
为克服上述局限性,作者提出了一种新的Tokens-to-Token Vision Transformer,T2T-ViT,它引入了(1) 层级Tokens-to-Token变换通过递归的集成近邻Tokens为Token将渐进的将图像结构化为tokens,因此局部结构可以更好的建模且tokens长度可以进一步降低;(2) 受CNN架构设计启发,设计一种高效的deep-narrow的骨干结构用于ViT。 相...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py path/to/data --model T2t_vit_t_24 -b 100 --eval_checkpoint path/to/checkpoint Train Train the T2T-ViT_t-14 (take transformer in T2T transformer): CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 ./distributed_train.sh 8 path/to/data --model T2t_vit...
T2T-ViT主干网络从T2T模块中取固定长度token序列作为输入,基于deep-narrow架构设计,中间特征维度(256-512)和MLP大小(512-1536)比ViT小很多。例如,T2T-ViT-14的主干网络中有14个Transofmer层,中间特征维度为384,而ViT-B/16有12个Transformer层,中间特征维度为768,参数量和MACs是T2T-ViT-14的3倍。
T2T-ViT由T2T module和T2T-ViT backbone组成。PE是position embedding。对于T2T-ViT-14来说,由14个transformer layers组成,backbone中的hidden dimensions是384。对比ViT-B/16,ViT-B/16有12个transformer layers,hidden dimensions是768,模型大小和MACs是T2T-ViT-14整整三倍。 Experiments ...
T2T-ViT主干网络从T2T模块中取固定长度token序列作为输入,基于deep-narrow架构设计,中间特征维度(256-512)和MLP大小(512-1536)比ViT小很多。例如,T2T-ViT-14的主干网络中有14个Transofmer层,中间特征维度为384,而ViT-B/16有12个Transformer层,中间特征维度为768,参数量和MACs是T2T-ViT-14的3倍。
最近Google 的论文 ViT: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 可以说引爆了CV 圈,从此拉开了视觉 Transformer 的大航海时代 直观来看一波 ViT 的性能 ArchDataImNet Top-1Params ViT-B/16 JFT-300M 84.15 86M ViT-L/16 JFT-300M 87.12 307M ViT-H/14 JFT-300...
而且,作者发现 ViT 中的许多 channels 具有零值。说明特征丰富度有限,模型训练困难。 那么如何解决这两个问题?为了解决问题1,提出了Tokens-to-Token module(建模局部信息);为了解决问题2,借鉴了 CNN 的设计,采用"Deep and Narrow" 架构。 1.1 Tokens-to-Token module T2T 如上图所示,该模块由两个部分组成:Re...