Recently, there has been a lot of research on differentpre-trainingobjectives for transformer-based encoder-decoder models,e.g.T5, Bart, Pegasus, ProphetNet, Marge,etc..., but the model architecture has stayed largely the same. The goal of the blog post is to give anin-detailexplanation of...
具体来说，Transformer-based检测模型通常包含以下组件：1.编码器（Encoder）：用于提取图像特征。编码器通常采用CNN（卷积神经网络）作为主干网络，对输入图像进行卷积操作，提取图像中的特征。2.自注意力机制（Self-Attention）：在编码器提取特征后，自注意力机制用于捕捉图像中不同区域之间的依赖关系。通过计算图像中不...
检测导向的ViT backbone F从四个尺度抽取特征,然后通过Scale-Aggregated Encoder(SAE)融合多尺度信息到单个特征层上,然后使用Task Aligned Encoder(TAE)将分类任务和回归任务的特征对齐。 图1 DFFT模型的概括图 本文提出的backbone、SAE和TAE的结构如图2所示。 图2 Backbone、SAE、TAE的模型结构 2.1 为检测设计的...
^abTransformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Contexthttps://arxiv.org/abs/1901.02860 ^abcTENER: Adapting Transformer Encoder for Name Entity Recognitionhttps://arxiv.org/abs/1911.04474 ^Convolutional Sequence to Sequence Learninghttps://arxiv.org/abs/1705.03122 ^BERT: Pre-train...
Inter-frame Transformer Encoder: 给定一个 action clip,作者首先对每一个图像的 feature map 进行 average pooling,得到 feature embedding,其大小为 512。为了得到序列中每一个 frame 的位置编码,作者利用别人提出的编码方法【First person action recognition using deep learned descriptors,cvpr-2016】,进行位置编码...
^abcTENER: Adapting Transformer Encoder for Name Entity Recognitionhttps://arxiv.org/abs/1911.04474 ^Convolutional Sequence to Sequence Learninghttps://arxiv.org/abs/1705.03122 ^BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandinghttps://arxiv.org/abs/1810.04805 ...
Here, we develop a new transformer-based pipeline for end-to-end biomarker prediction from pathology slides by combining a pre-trained transformer encoder with a transformer network for patch aggregation. Our transformer-based approach substantially improves the performance, generalizability, data ...
特别是,如图 4 所示,SIE 与 patch embeddings 和 position embeddings 一起插入到 transformer encoder 中。具体来说,假设总共有NC相机 ID,我们将可学习的辅助信息 embeddings 初始化为SC∈RNC×D。如果图像的相机 ID 是 r,则其相机 embeddings 可以表示为SC[r]。与在 patch 之间变化的位置 embeddings 不同,...
Transformer 是为了解决机器翻译任务而提出。机器翻译是一个历史悠久的问题,可以理解为序列转序列问题,也就是我们常说的 seq2seq 结构,解决这类问题一般是采用 encoder-decoder 结构,Transformer 也沿用了这种结构。翻译任务一个常规的解决方案如下所示: 对应到 Transformer 中的一个更具体的结构为: ...
上面都是Encoder的注意力,对Decoder而言,还有一个Encoder-Decoder Attention。所以,transformer编码器和解码器一共有3L个Self-Attention操作。 这个FLOPs只计算全连接层和矩阵乘法了,其他激活函数、LN等等数量级差距大,忽略不计了。 累计FLOPs(FLOPs_{part1}+FLOPs_{part2})\times 3L+FLOPs_{part3}\times 2L+FLOPs...