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...
针对上述Introduction中谈到T2T-ViT的contributions,作者的工作整体上可以分为两个部分:Tokens-to-Token module和ViT的backbone,前者通过多个re-structurization 和soft-split的迭代在将局部结构的特征嵌入token的同时逐步减少token的长度;而后者则是采用deep-narrow的结构来减少冗余,提高特征的丰富性。下面笔者就以论文+代码...
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 ...
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。
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。
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。
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...