式中, \hat{\mathbf{X}}(h, w) 是输出特征, \mathcal{K}\left(h^{\prime}, w^{\prime}\right) 是Token Mixing 特征的权重。 为了设计全局, 以及输入自适应的算子, \mathcal{K} 应该随着输入特征 \mathbf{X} 的变化而变化, 同时具有大感受野。 图1:AFF 模块和 AFFNet 网络示意图 1) 首先把输...
作者将这个 Baseline 网络在空间上的偏移量设置为0,而 Baseline 网络之所以无法取得较好的效果,是因为它缺乏足够的空间交互,导致其在密集预测任务上的性能受到了严重限制,这也验证了 token-mixing 对密集预测任务的重要性。 与其他偏移量配置的比较 定向分解的效率:在 FLOPs 相近时,\operatorname{ATMNet-xT}明显优于...
TokenMix mixes two images at token level via partitioning the mixing region into multiple separated parts. Besides, we show that the mixed learning target in CutMix, a linear combination of a pair of the ground truth labels, might be inaccurate and sometimes counter-intuitive. To obtain a more...
为了证明这个假设,通过一个简单的池化操作来替代attention模块来完成最基本的token mixing, 采用池化操作的原因是,池化不需要参数,并且也能够实现token mixing, 得到的模型称之为PoolFormer。 试验结果表明这个模型能够在多个视觉任务中达到很好的表现,比如在ImageNet1K数据集中,能够达到82.1%的准确率,超过DeiT-B(Transform...
we propose a novel data augmentation technique TokenMix to improve the performance of vision transformers. TokenMix mixes two images at token level via partitioning the mixing region into multiple separated parts. Besides, we show that the mixed learning target in CutMix, a linear combination of a...
现有的主流视觉任务的骨干架构主要包括三类,CNN、Transformer和MLP类的架构。彼此之间的主要差异在于融合上下文信息到给定token的方式。现有方法将更加有效的token-mixing机制作为架构设计的核心。 如果按照token-mixing的角度来看: CNN:在一个固定形状的偏移窗口中局部混合token。
本篇分享 ECCV 2022 论文『TokenMix: Rethinking Image Mixing for Data Augmentation in Vision Transformers』,MMLab&商汤提出超强数据增强策略TokenMix!吊打MixUp和CutMix! 详细信息如下: 论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.08409[1] ...
Vision transformers have delivered tremendous success in representation learning. This is primarily due to effective token mixing through self attention. However, this scales quadratically with the number of pixels, which becomes infeasible for high-resolution inputs. To cope with this challenge, we pr...
This is a code repository for our paper PoNet: Pooling Network for Efficient Token Mixing in Long Sequences. The full source code has been released. Transformer-based models have achieved great success in various NLP, vision, and speech tasks. However, the core of Transformer, the self-attent...
现有的主流视觉任务的骨干架构主要包括三类,CNN、Transformer 和 MLP 类的架构。彼此之间的主要差异在于融合上下文信息到给定 token 的方式。现有方法将更加有效的 token-mixing 机制作为架构设计的核心。 如果按照 token-mixing 的角度来看: CNN:在一个固定形状的偏移窗口中局部混合 token。