Transformer 网络推动了诸多自然语言处理任务的进步,而近期 transformer 开始在计算机视觉领域崭露头角。例如,DETR 将目标检测视为一个直接集预测问题,并使用 transformer 编码器 - 解码器架构来解决它;IPT 利用 transformer 在单个模型中处理多个底层视觉任务。与现有主流 CNN 模型(如 ResNet)相比,这些基于 transformer ...
ViT虽然采用的是Transformer Encoder的结构,但是和Transformer原始的Encoder还是有所区别,我将两者的结构进行对比,如下图所示,左侧为Transformer原始的Encoder结构。 可以看到,大致上两者结构是相同的,主要区别在于Norm层的顺序,原始Transformer的Norm层在多头注意力和前馈网络之后,而ViT将其放到前面,这里的原因,论文里没有做...
Vision Transformer(ViT)是一种基于自注意力机制的神经网络架构,主要用于处理图像数据。 它是由谷歌研究人员在 2020 年提出的,标志着「将自然语言处理(NLP)中广泛使用的 Transformer 模型成功应用于计算机视觉领域的一个重要进展。」 基本原理和架构 Vision Transformer 的核心思想是将图像分解为一系列的小块(称为 patc...
在Transformer中,位置编码使用的是正弦位置编码,在这里我们将位置编码向量设置为一个可学习的向量,初始为全0的197*768维的向量。将其与y做相加,然后将其输入Encoder网络中。 Transformer Encoder 输入的Tensor经过L次Encoder结构,该结构如同Transformer模型中一致。MLP Block,如图右侧所示,就是全连接+GELU激活函数+Dropout...
Vision Transformer(ViT)模型就是其中的代表之一。本文将对Vision Transformer模型架构进行详细的解析,帮助读者更好地理解和应用该模型。 二、Vision Transformer模型架构 Vision Transformer模型主要由三部分组成:Embedding层、Transformer Encoder和MLP Head。下面我们将分别对其进行详细介绍。 Embedding层 Embedding层的主要作用...
本文对Vision Transformer的原理和代码进行了非常全面详细的解读,一切从Self-attention开始、Transformer的实现和代码以及Transformer+Detection:引入视觉领域的首创DETR。 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention...
Transformer Block 和Transformer 基本一致,但是使用的是 Pre-Norm,也就是先进行 LayerNorm 然后再做自注意力/MLP,而 Transformer 选择的是 Pose-Norm,也就是先做自注意力/MLP 然后再做 LayerNorm Pre-Norm 和 Pose-Norm 各有优劣: Pre-Norm 可以不使用 warmup,训练更简单 ...
Vision Transformer模型发展现状 接下来我们将介绍一些ViT模型变体,它们进一步推动了计算机视觉的SOTA性能,并解决了部分上述提到计算机视觉应用难题。 DeiT模型(Data-Efficient Image Transformer) Touvron等人通过数据增强(data augmentation)等精细训练策略,在不依靠大型专有数据集...
Vision Transformer 与传统卷积神经网络有何不同? 极市导读 本文为详细解读Vision Transformer的第三篇,主要解读了两篇关于Transformer在识别任务上的演进的文章:DeiT与VT。它们的共同特点是避免使用巨大的非公开数据集,只使用ImageNet训练Transformer。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 考虑到每篇文章字数...
1. Transformer 和 Vision Transformer 简要说明 Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目 Attention is All You Need 中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为...