为了给 T2T-ViT 找到一个有效的骨架,我们探索借用 CNN 的一些架构设计来建立 Transformer Layer,以提高特征的丰富性,我们发现 ViT 中通道较少但层数较多的 "深-窄 "架构设计在比较模型大小和 MAC(Multi-Adds)时带来更好的性能 通过精心设计的 Transformer 架构(T2T模块和高效骨干),T2T-ViT 可以在 ImageNet 上的...
解析并实现论文 Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet 中提出的 T2T-ViT 模型。 寂寞你快进去 11枚 AI Studio 经典版 2.0.2 Python3 初级 2020-10-13 22:19:05 版本内容 数据集 Fork记录 评论(8) 运行一下 1.0.0 2021-06-16 10:14:22 请选择预览文件 引入...
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...
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...
通过迭代进行T2T,引入了局部先验性 采用深窄结构 为了给 T2T-ViT 找到一个有效的骨架,我们探索借用 CNN 的一些架构设计来建立 Transformer Layer,以提高特征的丰富性,我们发现 ViT 中通道较少但层数较多的 "深-窄 "架构设计在比较模型大小和 MAC(Multi-Adds)时带来更好的性能 通过精心设计的 Transformer 架构(...