通过预训练 Vision Transformer 来重建大部分 (75%) masked patches 的像素值(使用非对称编码器-解码器架构),作者表明,这种简单的方法在微调后优于有监督的预训练。 4. ViT 的 迁移学习 ViT 是目前视觉预训练模型的主要结构,随着预训练模型的规模不断扩大,在下游任务数据集上进行微调很可能会过拟合,而且训练或微...
1 Transformer 和 Vision Transformer 简要说明 Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目 Attention is All You Need 中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为...
随着出现了越来越高效的结构,计算机视觉和自然语言处理越来越收敛到一起,使用Transformer来完成视觉任务成为了一个新的研究方向,以降低结构的复杂性,探索可扩展性和训练效率。 以下是几个在相关工作中比较知名的项目: DETR(End-to-End Object Detection with Transformers),使用Transformers进行物体检测和分割。 Vision Tr...
Vision Transformer (ViT) 与SOTA的CNN相比取得了优异的结果，同时需要更少的计算资源来训练，Vision Tran...
transformer，两者首先在纯图像任务上：swin因为其一定程度上借鉴了conv的思想，提出了patch merging和local...
Vision Transformer Transformer 将文本中一系列单词作为输入,然后将其用于分类、翻译或其他 NLP 任务。对于 ViT,我们尽量避免修改 Transformer 设计,使其能够直接对图像(而不是文字)进行处理,同时观察模型能够自行学到多少有关图像结构的知识。 ViT 会将图像分为方块网格,通过连接一个方块中所有像素通道,然后将其线性投...
Vision Transformer Transformer 将文本中一系列单词作为输入,然后将其用于分类、翻译或其他 NLP 任务。对于 ViT,我们尽量避免修改 Transformer 设计,使其能够直接对图像(而不是文字)进行处理,同时观察模型能够自行学到多少有关图像结构的知识。 ViT 会将图像分为方块网格,通过连接一个方块中所有像素通道,然后将其线性投...
Vision Transformer Vision Transformer(VIT) Transformer Transformer提出后,注意力机制广泛应用于自然语言处理的各项任务中,并取得了很好的效果。例如,采用Transformer的Encoder结构的Bert在11项自然语言处理任务中达到SOTA,同时还有采用Decoder结构的GPT系列。相较于RNN缺乏处理一个句子中较远距离的两个token,注意力机制能够...
TokenLearner是一个可学习的模块，它会获取图像张量（即输入）并生成一小组token。该模块可以放置在Vision Transformer模型中的不同位置，显著减少了所有后续层中要处理的token数量。实验表明，使用TokenLearner可以节省一半或更多的内存和计算量，而分类性能却并不会下降，并且由于其适应输入的能力，它甚至可以提高准确率。
本篇文章为大家介绍清华大学在 CVPR 2023 的论文，Learning Imbalanced Data with Vision Transformers（用视觉 Transformer 学习长尾数据），代码已开源。背景 在机器学习领域中，学习不平衡的标注数据一直是一个常见而具有挑战性的任务。近年来，视觉 Transformer 作为一种强大的模型，在多个视觉任务上展现出令人满意的...