随着采样帧数的增加,DyTo在较长视频上的准确性显著提高,这表明它比竞争方法更有效地捕捉到详细的时序和上下文信息。这种改进突显了DyTo的分层聚类和半分 Token 合并的优势,它们能够动态地调整到代表关键时刻的采样帧,以确保对视频的更全面和准确的理解。 这表明在不同的视频长度下具有强大的泛化能力,加强了DyTo在管...
img_size[1], \ f"Input image size ({H}*{W}) doesn't match model ({self.img_size[0]}*{self.img_size[1]})." x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2) return x Positional Embedding 文本Embedding 在之前的讲Transformer的文章Self-Attention & Transformer完全指南中,我们已经分析了原...
在多模态理解模型中,图像通过图像编码器(通常为VIT结构)生成若干个图像token embedding,然后使用图像适配器(cross attention、MLP等)将图像embedding对齐到文本embedding的空间,和文本embedding拼接起来后,输入模型,最后输出文本内容。多模态理解模型的核心仍然是LLM和文本,图像编码器更像是一种插件的形式。 图1 多模态...
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需要注意的是,虽然基于文本的提示和补全被人类以自然语言句子的形式实现和解释,但是生成式AI模型将它们转换为一系列的token或者单词片段。通过以不同方式组合这些token,模型能够使用相对较少的token数量(通常模型词表中的token数量为30 000至100 000)来表示指数级数量的词表。
在将原始 image 编码为一系列 token 后,使用标准的 Decoder-only Transformer 进行自回归生成。每个 Transformer Block 由 3 个连续的层组成:Self-Attention, Cross-Attention, 和 MLP。self-attention 和 MLP 层仅应用于视觉 token,而 Cross-Attention 层分别将视觉和文本 token 作为 Q 和 K。如图 2 所示,对于...
2.3 End-to-end Optimization with Attention Masking 虽然本文的目标是执行token稀疏化,但作者发现在训练过程中实现并不简单。首先,从π得到二进制决策掩码D的采样是不可微的,这阻碍了端到端的训练。为了克服这一问题,作者使用Gumbel-Softmax技术从概率π中采样: ...
图2.在ImageNet上训练的ResNet50、ViT-L/16和论文提出的T2T-VIT-24的功能可视化。绿色框突出显示学习的低级结构特征,如边和线;红色框突出显示值为零或过大的无效要素地图。注意:这里为ViT和T2T-ViT可视化的特征图不是attention图,而是从tokens重塑的图像特征。
图2.在ImageNet上训练的ResNet50、ViT-L/16和论文提出的T2T-VIT-24的功能可视化。绿色框突出显示学习的低级结构特征,如边和线;红色框突出显示值为零或过大的无效要素地图。注意:这里为ViT和T2T-ViT可视化的特征图不是attention图,而是从tokens重塑的图像特征。
2.3 End-to-end Optimization with Attention Masking 虽然本文的目标是执行token稀疏化,但作者发现在训练过程中实现并不简单。首先,从π得到二进制决策掩码D的采样是不可微的,这阻碍了端到端的训练。为了克服这一问题,作者使用Gumbel-Softmax技术从概率π中采样: ...