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 ...
基于这一点,研究人员尝试将Transformer应用于视觉任务,提出了Vision Transformer模型。 Transformer模型在NLP领域取得了巨大成功,它通过自注意力机制对输入序列进行建模。因而也有不少前人的工作将自注意力机制引入到CNN,或是将原CV模型部分替换为Transformer,抑或是使用类似的思想做视觉Transformer。但ViT最大的贡献在于完全抛...
Vision Transformer模型 一、模型背景 虽然Transformer 架构已成为自然语言处理任务事实上的标准,但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉中,注意力要么与卷积网络结合应用,要么用于替换卷积网络的某些组件,同时保持其整体结构不变。Vision Transformer证明,计算机视觉对 CNN 的依赖是不必要的,直接应用于图像块序列的纯 Tr...
7 Transformer+Distillation:DeiT:高效图像Transformer(来自Facebook AI) 7.1 DeiT原理分析 7.2 DeiT代码解读8 Transformer Visual Recognition:Visual Transformers:基于Token的图像表示和处理(来自UC Berkeley) 8.1 Visual Transformers原理分析 8.1 Visual Transformers代码解读 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一...
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...
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。>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 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 Trans...
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...
11 Efficient Transformer:HAT:高效的硬件感知Transformer (来自MIT韩松团队) 11.1 HAT原理分析 12 Efficient Transformer:Lite-Transformer:远近注意力机制的轻量化Transformer (来自MIT韩松团队) 12.1 Lite-Transformer原理分析 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...
搞懂Vision Transformer 原理和代码,看这篇技术综述就够了(一) 搞懂Vision Transformer 原理和代码,看这篇技术综述就够了(二) 搞懂Vision Transformer 原理和代码,看这篇技术综述就够了(三) 搞懂Vision Transformer 原理和代码,看这篇技术综述就够了(四) ...
VisionTS是一种创新的预训练掩码视觉Transformer模型,它巧妙地将图像重构任务转化为时间序列预测。 由于MAE原本是设计用于处理图像的,我们需要将时间序列数据转换为分块图像作为输入。在模型推理后,输出再被转换回时间序列形式,从而生成预测结果。这个过程如图3所示: ...