由于本文提出的LG-atttention模块比Swin-Transformer的SW-MSA模块多了降采样后的特征的attention计算,因此本文的LG-Attention计算量比SW-MSA稍微多一些,具体的计算量如下面的公式所示: 3.3. Architecture Variants 基于LG-Attention,作者提出了两种有不同计算量和参数量的LG Transformer,具体的配置如上表所示。 4.实验 4...
SentiBERT: 基于可迁移的transformer的组合的情感语义预训练模型 原文: SentiBERT: A Transferable Transformer-Based Architecture for Compositional Sentiment Semantics 作者: Da Yin♣, Tao Meng♠, Kai-Wei Chang 原文链接:https://arxiv.org/abs/2005.04114 代码:https://github.com/WadeYin9712/SentiBERT 论文...
声称「对 CNN 的依赖并非必需」的 ViT 模型可能也不例外。@小小将表示,「ViT 其实也是有 Hybrid Architecture(将 ResNet 提出的特征图送入 ViT)」。@mileistone 也认为,「(ViT)文章里提出的方法中会将图片分成多个无 overlap 的 patch,每个 patch 通过 linear projection 映射为 patch embedding,这个过程其实就是...
Sparse attention 在计算attention matrix时不会attend 每个token,而是遵循下面的公式(6).根据确定sparse connection的方法又可以细分为 position-based 和 content-based 两种。 2.1.1 Position-based Sparse Attention 对于position-based sparse attention来说,其主要的特点在于attention matrix模式的设计,这里首先介绍一下...
Advanced hybrid LSTM‑transformer architecture for real‑time multi‑task prediction in engineering systems 方法:论文提出了一种新颖的LSTM-Transformer混合架构,专门用于多任务实时预测。该模型结合了LSTM和Transformer架构的核心优势,通过在线学习和知识蒸馏技术,动态适应可变的操作条件并持续吸收新的现场数据。
声称「对 CNN 的依赖并非必需」的 ViT 模型可能也不例外。@小小将表示，「ViT 其实也是有 Hybrid Architecture（将 ResNet 提出的特征图送入 ViT）」。@mileistone 也认为，「（ViT）文章里提出的方法中会将图片分成多个无 overlap 的 patch，每个 patch 通过 linear projection 映射为 patch embedding，这个过程...
从现有的研究来看,二者的结合也确实实现了更好的结果,比如近期的《Rethinking Transformer-based Set Prediction for Object Detection》「还是把现有的 CNN 检测模型和 transformer 思想结合在一起实现了比 DETR 更好的效果(训练收敛速度也更快)」(引自 @小小将)。反过来说,如果全部将 CV 任务中的 CNN 换成 Trans...
3.1 Overall Architecture CSWin Transformer的总体架构如图2所示: CSWin Transformer Block总体上与multi-head self-attention Transformer block 具有相似的拓扑结构,但有两个区别: 1)Cross-Shaped Window取代了自注意机制 2)为了引入局部感应偏置,将LePE作为一个并联模块加入到自注意分支中 ...
(3)目前我们还看到很大一部分工作还是把transformer和现有的CNN工作结合在一起,如ViT其实也是有Hybrid Architecture(将ResNet提出的特征图送入ViT)。 而对于检测和分割这类问题,CNN方法已经很成熟,难以一下子用transformer替换掉,目前的工作都是CNN和transformer的混合体,这其中有速度和效果的双重考虑。
如ViT其实也是有Hybrid Architecture（将ResNet提出的特征图送入ViT）。