(1)image to patch defimg_to_patch(x,patch_size,flatten_channels=True):"""Inputs:x - Tensor representing the image of shape [B, C, H, W]patch_size - Number of pixels per dimension of the patches (integer)flatten_channels - If True, the patches will be returned in a flattened forma...
与以往的仅将注意力机制引入 CNN 网络不同,本文提出的 ViT 是将纯 transformer 引入到了视觉领域,在效果更好的同时,需要的计算资源也更少。 介绍 Transformers 在 NLP 中取得巨大成功,并且由于该模型拥有良好的计算效率和可扩展性,使得训练巨大模型成为可能,并且该模型在性能表现方面还未饱和。 在CV 领域,试图将 ...
为了探索模型的可扩展性,我们使用了ILSVRC-2012 ImageNet数据集,该数据集具有1k个类和1.3M个图像(我们在下文中将其称为ImageNet),其超集ImageNet-21k具有21k个类和14M个图像(Deng et al., 2009),以及具有18k个类,303M个高分辨率图像的JFT (Sun et al., 2017)。我们根据Kolesnikov等人(2020),将预训练数据...
阅读论文:《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》来源:ICLR 2021 https://arxiv.org/abs/2010.11929 代码:https://github.com/google-research/vision_transformer一、提出问题这个工作保留了Transformer的基本结构和思想,迁移到了经典的图像分类问题。通过实验,作者认为CNN并...
2019年《Local relation networks for image recognition》局部多头点积自self-attention块完全可以代替卷积 2019年《Generating long sequences with sparse transformers》 Sparse Transformers 为了适用于图像,采用可伸缩的全局self-attention近似。 2019年《Scaling autoregressive video models》衡量注意力的另一种方法是将注...
论文:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 官方代码地址:https://github.com/google-research/vision_transformer(本文讲解对象) jeonsworld/ViT-pytorch(相对来说容易理解) 本博客讲解代码地址:https://github.com/lucidrains/vit-pytorch ...
文章链接:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 代码:GitHub - google-research/vision_transformer 发表:ICLR 2021 领域:LLM based CV 摘要:虽然 Transformer 已经成为了 NLP 任务中的标准结构,它在 CV 领域的应用仍很有限。目前,在 CV 任务中注意力机制要么与卷积网络结合...
论文题目:AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 原文下载连接:https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf 前两天读Transformer最原始的那个论文,基于NLP方向写的,全是NLP的知识点,给我读的痛苦死了,今天这终于来了个CV方向的。
[ICLR2021] (ViT) An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale ICLR2021 Link: [2010.11929] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (arxiv.org) Code: lucidrains/vit-pytorch: Implementation of Vision Transformer, a simple way to...
[2] Dosovitskiy et al (2020).An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale.https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.11929 [3] Yuan et al (2021).Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet.https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.11986Gi...