T2T:重组为三维张量,利用unfold操作将每个patch的内部信息相融合建模局部信息。 1.2 T2T-ViT Backbone 由于ViT骨干中的不少通道是无效的,故而作者计划设计一种高效骨干以降低冗余提升特征丰富性(更少的通道数、更深的层数)。T2T-ViT Backbone 所解决的问题是 ViT 模型的许多 channels 都是冗余的,为了设计一种更高效...
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...
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...
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是纯transformer的形式,先对原始数据做了token编码后,再堆叠Deep-narrow网络结构的transformer模块,实际上T2T也引入了CNN。 引言 一句话概括:也是纯transformer的形式,先对原始数据做了token编码后,再堆叠Deep-narrow网络结构的transformer模块。对token编码笔者认为本质上是做了局部特征提取也就是CNN擅长做的事情。
T2T module 通过交替执行上述 Re-structurization 与 Soft Split 操作,T2T 模块可以逐渐的减少 Token 的长度、变换图像的空间结构。 T2T 模块可以表示为如下形式: 对于输入图像 ,作者采用 SoftSplit 操作将其拆分为 Token: 。在完成最后的迭代后,输出 Token 具有固定 IG 长度,因此 T2T-ViT 可以在 上建模全局相...
T2T-ViT-24 Performer 82.3 64.1M 13.8G here T2T-ViT-14, 384 Performer 83.3 21.7M here T2T-ViT-24, Token Labeling Performer 84.2 65M here T2T-ViT_t-14 Transformer 81.7 21.5M 6.1G here T2T-ViT_t-19 Transformer 82.4 39.2M 9.8G here T2T-ViT_t-24 Transformer 82.6 64.1M 15.0G hereThe...
【摘要】 开源地址: https://github.com/yitu-opensource/T2T-ViT 有两种模式: performer transformer transformer ghost,做人脸识别效果一般 开源地址: https://github.com/yitu-opensource/T2T-ViT 有两种模式: performer transformer transformer ghost,做人脸识别效果一般 ...
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_t_14 -b 64 --lr 5e-4 --weight-decay .05 --img-size 224 Train the T2T-ViT_t-24 (take transformer in T2T transformer)...
'''Tranfer pretrained T2T-ViT to downstream dataset: CIFAR10/CIFAR100.''' import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import torch.backends.cudnn as cudnn import torchvision import torchvision.transforms as transforms ...