Wang等人[^129]提出了一个基于Transformer的视频实例分割(Transformer-based Video Instance Segmentation,VisTR)模型,这个模型使用图像序列作为输入,并且输出对应的实例预测结果。提出的实例序列匹配策略将预测值与基准值相匹配。为了获得每个实例的掩码序列,VisTR利用实例序列分割模块从多个帧中提取掩码牲,并且使用3D CNN对掩...
但是,因为Self-Attention的计算复杂度跟输入特征的大小是呈平方关系的,所以如果图片中的token数量特别大,就会导致计算量的爆炸。所以,目前的Transformer-based的模型大多都将图片的token分成很多局部的window,Self-Attention只在每个window之间进行。 但是,作者提出,这样的结构会使得前面几个stage的建模范围都比较小,不能捕...
6. 分割中的 Transformer Transformer 以两种方式广泛应用于分割:基于 patch 的 Transformer (patch-based Transformer)和基于查询的 Transformer (query-based Transformer)。后者可以进一步分解为带有目标查询的 Transformer(Transformer with object query) 和带有掩码嵌入的Transformer(Transformer with mask embedding)。 6.1...
This paper proposes a Transformer-based few-shot learning method (TML). By taking advantage of the self-attention mechanism of Transformer, TML effectively exploits the correlation between support sets so as to learn highly discriminative global features. Furthermore, in order to cope with the ...
Transformer is a deep learning model based on the self-attention mechanism, showing tremendous potential in computer vision. In image classification tasks, the key challenge lies in efficiently and accurately capturing both local and global features of input images. Traditional approaches rely ...
Comparisons with CNN-based Models 上表比较了CrossViT和CNN模型的性能。可以看出,除了EfficientNet,CrossViT相比于大多数CNN结构还是具有性能上的优势的。 Transfer Learning 为了验证本文方法的泛化性能,作者在不同的数据集上做了实验,可以看出CrossViT在其他数据集上同样具有性能的优势。
l 假设现在图像上有n个预分割的区域(Efficient Graph-Based ImageSegmentation),表示为R={R1, R2, ..., Rn}, l 计算每个region与它相邻region(注意是相邻的区域)的相似度,这样会得到一个n*n的相似度矩阵(同一个区域之间和一个区域与不相邻区域之间的相似度可设为NaN),从矩阵中找出最大相似度值对应的两个...
Transformer-based backbone for detection.与 DETR 不同,ViT-FRCNN[3]将 ViT 与传统的检测框架融合,直接使用 transformer 的 encoder 作为 backbone 提取特征,与 ViT 处理图像的方式一致,但是输出的 patch feature 重新调整为一个图像的特征图送入传统检测模型。
Fine-grained Image Classification Based on Data Augmentation Vision Transformer HU Xiaobin, PENG Taile, School of Computer Science and Technology, Huaibei Normal University, Huaibei 235000 China Corresponding author: PENG Taile,11908110443@chnu.edu.cn ...
Transformer-based set prediction for detection. DETR [2] 是这类工作的先驱,其将目标检测视为集合预测问题,去掉了目标检测种很多手工的组件像 NMS,anchor generation 等。 Token:CNN 将图像 downsample 为 ,然后将 的空间维度压缩为一维,造成一个序列 。这个 token 的获取方式挺有意思,空间维度塌缩。当然也要加...