本文受到传统CNN网络搭建方式的启发(深层的CNN网络可以学习到关于图像更加丰富和复杂的表示), 于是思考是否可以将这种搭建方式迁移到Transformer模块上, 以此搭建深度的Transformer网络结构处理图像分类问题。 但是在搭建过程中发现了一个反常识的问题: 随着Transformer模块堆叠模型的深度变深,按照常理由于注意力模块数量变多...
一、从CNNs迈向Transformer 二、Swin Transformer 1. 基于移动窗口的自注意力模块 2. 网络架构和实验结果 三、Swin Transformer 图像分类应用 配置超参数 准备数据 帮助程序函数 基于窗口的多头自注意力 完整的 Swin Transformer 模型 模型训练和评估 准备tf.data.Dataset 构建模型 CIFAR-100 训练 将Transformer引入视觉...
进一步,MetaFormer、An Empirical Study of CNN, Transformer, and MLP 和 Demystifying Local Vision Transformer 等论文都详细说明和验证了上面的说法,并都提出了自己各自的看法,这或许也指明了 ViT 的下一步研究方向。 从目前 Vision Transformer 进展来看,目前 CNN 和 attention 的边界已经越来越模糊了,相互可以等...
在CeiT 中作者出发点是 CNN 中的诸多特性已经被证明是很成功的,纯粹的 Transformer 需要大量的数据、额外的监督才能达到和 CNN 相同的精度,出现这种问题的原因可能是 NLP 中的 Transformer 直接搬到图像任务中可能不是最合适的,应该考虑部分引入 CNN 来增强 Transformer。具体来说,在图片转 Token 方案中提出 Image-...
①基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践③遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)④PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化...
用ViT作为的图像的encoder,然后加一个CNN的decoder来完成语义图的预测。 当然,目前基于transformer的模型在分类,检测和分割上的应用绝不止上面这些,但基本都是差不多的思路。 比如ViT-FRCNN:Toward Transformer-Based Object Detection这个工作是把ViT和RCNN模型结合在一起来实现检测的。
CNN被用来学习图像的二维表示并提取特征 CNN的输出是扁平化的,并辅以位置编码,以馈入标准Transformer的编码器 Transformer的解码器通过输出嵌入到前馈网络(FNN)来预测类别和包围框 更简单的Pipeline 传统目标检测pipeline和DETR的对比 传统的目标检测方法,如Faster R-CNN,有多个...
1.图像分类(Image Classification) 图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务,目的是将输入图像分类到不同的类别中。视觉Transformer在图像分类任务中取得了显著成果,其性能优于传统的CNN方法。 2.目标检测(Object Detection) 目标检测是计算机视觉领域的另一项重要任务,目的是在图像中找到并定位目标物体。视觉Transformer在目...
另一种方法阐述了一种通过在数据集中增强图像中形状和纹理冲突来进行Shape-Texture De-biased learning的算法。 该算法仍然是基于CNN,该算法在ImageNet-C和Stylized-ImageNet等方面得到了改进。 2.2、新架构 通过对不同的卷积神经网络结构进行了改进和重构,可以实现更高的图像分类任务的准确性。