Token To Token结构 T2T结构 Vision Transformer是将二维图片展平成一维向量(也叫token),然后送入到Transoformer结构里。而T2T为了捕捉局部信息,它将所有的token通过reshape操作,恢复成二维,然后利用一个unfold一个划窗操作,属于一个窗口的tokens,会连接成一个更长的token,然后送入到Transformer中。 这样会逐渐减少token...
简介:本文介绍一种新的tokens-to-token Vision Transformer(T2T-ViT),T2T-ViT将原始ViT的参数数量和MAC减少了一半,同时在ImageNet上从头开始训练时实现了3.0%以上的改进。通过直接在ImageNet上进行训练,它的性能也优于ResNet,达到了与MobileNet相当的性能 Background Vision Transformer(ViT)是第一个可以直接应用于图像...
为了克服这些问题,本文提出了一种新的Tokens-to-Token Vision Transformer (T2T-ViT)模型,并在ImageNet数据集上进行了从零开始的训练。 一、T2T-ViT的创新思路 T2T-ViT的核心思想是在每个tokens-to-token (T2T)步骤中,将transformer层输出的tokens重构为图像,然后对图像进行重叠(soft split)的分割,最后将周围的toke...
这也表明CNNs的体系结构工程可以为Vision Transformer的骨干设计提供帮助。 基于T2T模块和深度窄骨干网架构,论文开发了tokens-to-token Vision Transformer(T2T-ViT),它在ImageNet上从头开始训练时显著提高了性能,而且比普通ViT更轻便。 Methods T2T-ViT由两个主要部分组成(图4): 1)一个层次化的“Tokens-to-Token模...
3. ~~T2T Transformer = [MSA] + [NL] + [MLP] + [NL] 公式一由如图2Tokens-to-Token module部分得到,但是需要注意的是,第一个[T2TProcess]没有reshape操作,因为网络的输入即为一张图片,所以不需要reshape操作。 图2 2. T2T BackBone 由图2后半部分可知,T2T BackBone模块由多个Transformer Layer组成,而...
3. Soft-Split Tokens to Token Operation 这是文章的核心内容, 首先是基于ViT中tokenization的改进,将原始的hard-split操作改成了soft-split操作,直观来看就是,每个patch中都包含有overlapping的部分,这样生成的token在经过transformer Encoder的交互后,对于局部的细节能够捕捉的更加到位 ...
但是本文的T2T Transformer。通过 Token to Token 结构 ,它在浅层的时候也能建模出结构信息,同时也避免了极值的出现。 2.贡献 •首次通过精心设计变压器架构(T2T模块和高效骨干),我们展示了ViT可以在ImageNet上不需要在JFT-300M上进行预训练的不同复杂度上胜过CNN。
两者都具备共享领域信息的能力. 只不过卷积层的新embedding是用固定kernel做局部乘积求和(卷积)操作, 而T2T是用transformer层做全局汇总(attention)操作, 最后T2T要比卷积好1个点左右, 作者归因于transformer能考虑全局信息. 但是换个角度这也说明CNN+transformer比纯transformer性能要好. 并且看到这里我不禁设想如果全局都...
因此,作者提出了 Token to Token Transformer (T2T),采用类似CNN窗口的方式,将相邻的 token 聚合,有助于建模局部特征。 2、Method T2T 的流程如下图所示,将输入的 token 通过 reshape 操作转化为二维,然后利用 unfold 操作,属于同一个局部窗口的 token 拼接成一个更长的 token,再送入下一层。
TokenFormer 不仅像原始 Transformer 一样 Token 化了 input data,并且 Token 化了网络参数,将 attention 机制拓展到 Token 和 parameters 的交互中,最大化了 Transformer 的灵活性,真正得到了一个 Fully attention-based 的网络结构。 这种方式打破了原有人们区别看待 data 和 model 的观念,即所有的计算都归纳为不...