尽管CNN存在以上优势,比如它利用卷积核或滤波器不断地提取抽象地高级特征,理论上来说其感受野应该能覆盖到全图,但许多研究表明其实际感受野远小于理论感受野,这不利于我们充分的利用上下文信息进行特征的捕获,虽然我们可以通过不断的堆叠更深的卷积层,但这显然会造成模型过于臃肿计算量急剧增加,违背了初衷。 而transformer...
在機器學習領域,這幾年吹起了一股Transformer旋風:首先是NLP的大語言模型之路,最近兩三年更是在CV中興起,特別是在自動駕駛領域中廣泛應用的3D目標檢測。因此,有必要深入研究或者總結一下Transformer在CV中的…
由于自监督范式在CV领域的流行,卷积孪生网络使用对比学习来实现自监督预训练,这与NLP领域中使用的masked自动编码器不同。最近,一些研究试图设计自监督的ViT,以弥合视觉和语言之间的预训练方法的差异。它们中的大多数继承了NLP领域中的masked自动编码器或CV领域中的对比学习方案。ViT没有特定的监督方法,但它彻底改变了GP...
最终，IPT模型在多个底层视觉任务中的表现都达到了SOTA的水准。 图像处理Transformer 从IPT的结构上看，它具备「多头多尾」结构，对于不同的视觉任务，只需要改变头和尾部的结构即可，多种任务共享同一个Transformer 模块。 我们知道Transformer在自然语言处理任务中，输入是单词序列。那么在图像处理任务中，输入输出的都...
CV(计算机视觉)领域一直是引领机器学习的弄潮儿。近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨。小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡～ 本文主要介绍Transformers背后的技术思想,Transformers在计算机视觉领域的应用情况、最新动态以及该架构相对于CNN的优势。
受这些重大成就的启发,最近在计算机视觉(CV)领域采用类似Transformer的架构进行了一些开创性的工作,这些工作证明了它们在三个基本CV任务(分类、检测和分割)以及多传感器数据(图像、点云和视觉-语言数据)上的有效性。由于其具有竞争力的建模能力,与现代卷积神经网络(CNN)相比,视觉Transformer在多个基准测试中取得了令人...
自从Transformer出来以后，Transformer便开始在NLP领域一统江湖。而Transformer在CV领域反响平平，一度认为不适合CV领域，直到最近计算机视觉领域出来几篇Transformer文章，性能直逼CNN的SOTA，给予了计算机视觉领域新的想象空间。本文不拘泥于Transformer原理和细节实现(知乎有很多优质的Transformer解析文章，感兴趣的可以看看)，...
本综述根据三个基本的CV任务和不同的数据流类型,全面调查了100多种不同的视觉Transformer,并提出了一种分类法,根据其动机、结构和应用场景来组织代表性方法。由于它们在训练设置和专用视觉任务上的差异,论文还评估并比较了不同配置下的所有现有视觉Transformer。此外,论文还揭示了一系列重要但尚未开发的方面,这些方面...
Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构,不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,还在计算机视觉(CV)领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络(CNN)相比,视觉 Transformer(ViT)依靠出色的建模能力,在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得...
在CV领域,CNN一直是各个技术方向最主流的算法,卷积由于其具有局部连接和权重共享的特性,取得了很好的效果。随着Transformer技术在自然语言处理领域取得了丰硕的成果,CV领域也开始尝试将Transformer 技术用于处理图像和视频信息。从2020年的ViT开始,图像分类、目标检测、视频分割等多个技术方向的研究人员都在探索如何将Transfor...