可变序列长度的动态Transformer来了 https://arxiv.org/abs/2105.15075 代码链接: https://github.com/blackfeather-wang/Dynamic-Vision-Transformer 以ViT为代表的视觉Transformer通常将所有输入图像表征为固定数目的tokens(例如16x16)。这项工作发现采用定长的token序列表征数据集中所有的图像是一种低效且次优的做法,并...
本文主要介绍刚刚被NeurIPS-2021会议录用的一篇关于动态Transformer的最新工作: Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Transformers for Efficient Image Recognition,全部代码和预训练模型已经在Gith…
现有的各种基于Transformer的模型基本只是与NLP任务有关,这得益于GPT-3等衍生模型的成功。然而,最近ICLR 2021的一篇投稿文章开创性地将Transformer模型跨领域地引用到了计算机视觉任务中,并取得了不错地成果。这也被许多AI学者认为是开创了CV领域的新时代,甚至可能完全取代传统的卷积操作。 论文链接: https://openreview...
通过以上步骤,也就可以理解了为什么这篇文章为什么叫AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS。也就是当我们将图片crop成16*16个patch,并按以上步骤进行处理后,我们就可以将一张图片视为16*16个字。 2)特征提取 图中绿色方框部分。使用标准的transfomer encoder作为编码器。其中主要包含几个部分:a.对输入Patches进行LN标准...
(ICLR-2021)一幅图像相当于16X16个words:大规模图像识别的Transformer,虽然Transformer体系结构已经成为自然语言处理任务的事实上的标准,但它在计算机视觉中的应用仍然有
一张图等于 16x16 个字,计算机视觉也用上 Transformer 了, Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型,同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以循环神经网络为基础(RNN,LSTM等)。从本质上来讲,RNN是以串行的方式来处理数据,对应到NLP任
论文:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 这篇文章将NLP领域常用的Transformer结构引入到视觉领域,打通了NLP领域与视觉领域的鸿沟,证明了视觉任务对于CNN的依赖不是必要的。在大型数据集上预训练的VIT模型,在中小型(ImageNet、CIFAR-100、VTAB等)图像识别Benchmark上,可以取...
如图1所示,ViT模型的输入遵循基本Transformer的模式,是1维的token embedding。原始图片被切片成N个设定好尺寸大小的patch(这里是16*16),将二维的图像转换为N*768(16*16*3)的序列,并将每个patch线性映射为一个token,同时增加一个可以训练的cls token用作最后的分类处理,即最终的token输入数量为(N+1)。
特别引人注目的是,在几层(2层、3层和10层)中,只需要一些注意力头就足够了。仅用一个注意力头就可以保持相同(或更好)的性能水平。所以,是的,在某些情况下,16个注意力头(这里是12个)并不一定比1个好。然而,这些观察并没有解决两个关键问题:
EE16 Vertical 4/6 16×13×15 EE16 Horizontal 3/3 16×13×15 EE19 Vertical 3/4 19×16.5×16.5 EE19 Vertical 5/5 19×16.5×16.5 EE19 Horizontal 4/4 19×16.5×16.5 EE22 Vertical 5/5 22×16×19 EE25 Vertical 2/2 25.5×17×21 EE25 Horizontal 4/4 25.5×17×21 EE2...