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...
为了公平地与常见手工设计的CNN进行比较,使用T2T-ViT模型具有ResNets和MobileNets想打大小,具体来说设计了三种模型,T2T-ViT-14,T2T-ViT-19和T2T-ViT-24,参数分别与ResNet50,ResNet101,ResNet152相当,为了与MobileNets等小模型比较,设计两个lite模型,T2T-ViT-7,T2T-ViT-12,其模型大小与MobilenetV1和MobileNetV2相当。
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ResNet进行比较,论文设计了三个的T2T-ViT模型:T2T-ViT-14、T2T-ViT-19 和 T2T-ViT-24,参数量分别与ResNet50、ResNet101和ResNet152...
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...
论文提出了T2T-ViT模型,引入tokens-to-token(T2T)模块有效地融合图像的结构信息,同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络,增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时,T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ...
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...
论文提出了T2T-ViT模型,引入tokens-to-token(T2T)模块有效地融合图像的结构信息,同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络,增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时,T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ...
相比标准ViT,所提T2T-ViT的参数量与MACs可以减低200%,并取得2.5%的性能提升(注仅用ImageNet从头开始训练);所提T2T-ViT同样取得了优于ResNet的性能,比如,在ImageNet数据集上,T2T-ViT-ResNet50取得了80.7%的Top1精度。可参考下图。 总而言之,本文的主要贡献包含以下几个方面: ...
Train the T2T-ViT_t-24 (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_t_24 -b 64 --lr 5e-4 --weight-decay .05 --img-size 224 Updating... ...
t2t_vit_t_24 pretrain 1k 82.55 96.07 0.9 64.0M 更详细内容可见:https://github.com/PaddlePaddle/PASSL/tree/main/configs/t2t_vit In [3] !git clone https://github.com/PaddlePaddle/PASSL.git # 克隆 PASSL,连不上多试几次 !pip install ftfy # 安装依赖 !pip install regex # 安装依赖 %cd ...