据作者所知,这是首次成功地将Transformer-based教师检测器的知识蒸馏到基于卷积的学生模型中,并在MS COCO基准测试中将RetinaNet基于ResNet-50的性能从36.5%提高到42.0% AP,将Mask RCNN的性能从38.2%提高到42.5% AP。 1、简介 在安全关键的实时应用中部署深度神经模型具有挑战性,特别是在资源有限的设备上,如自动驾驶...
在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN) 架构仍然占据主导地位,但一些研究人员尝试将 CNN 与自注意力相结合。作者尝试将标准 Transformer 直接应用于图像,发现在中型数据集上进行训练时,模型与类似 ResNet 的架构相比具有适度的准确性。然而,当在更大的数据集上进行训练时,Vision Transformer (ViT) 取得了优异的结果,并...
在这项工作中,研究了如何结合CNN和Transformer,并以一种有效的方式建模局部和全局依赖的图像分类。 为了更好地模拟视觉Transformer的局部Context,一些并行工作也引入了设计变更。 条件位置编码视觉Transformer(CPVT)用条件位置编码(CPE)取代了ViT中预定义的位置嵌入,使Transformer能够处理任意大小的输入图像而无需插值; Trans...
CNN已经成为了image recognition任务的主要设计范式,CNN成功的主要因素之一是可以获得一个大型的训练集,即Imagenet。受NLP中基于self-attention模型的成功,人们对利用CNN内的注意力机制的架构越来越感兴趣。最近,一些研究人员提出了混合架构,即将Transformer结构和CNN结合完成视觉任务。 经典模型 ViT 的缺点和局限性 使用Tra...
CNN已经成为了image recognition任务的主要设计范式,CNN成功的主要因素之一是可以获得一个大型的训练集,即Imagenet。受NLP中基于self-attention模型的成功,人们对利用CNN内的注意力机制的架构越来越感兴趣。最近,一些研究人员提出了混合架构,即将Transformer结构和CNN结合完成视觉任务。
CNN已经成为了image recognition任务的主要设计范式,CNN成功的主要因素之一是可以获得一个大型的训练集,即Imagenet。受NLP中基于self-attention模型的成功,人们对利用CNN内的注意力机制的架构越来越感兴趣。最近,一些研究人员提出了混合架构,即将Transformer结构和CNN结合完成视觉任务。
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 机制,不采用RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。 本文介绍的两个工作都是将卷积CNN模型引入Transformer模型中来产生两种设计的最佳效果,从而...
例如右上方的Pyramid Vision Transformer。Transformer系统使用自注意力,占用的内存大小与图像大小的四次方成比例增加。这使得处理大分辨率变得困难,但通过使用逐渐降低分辨率的策略,如在CNN系统中,可以在节省内存的同时在第一层处理高分辨率的信息。 5、ViT可以学习具有大量数据的高质量中间表示...
在论文的最后,作者又探索了一种混合模型(Hybrid),就是将传统CNN和Transformer进行结合。 下表中对比了ViT、ResNet和混合模型在不同图像分类数据集上的测试结果,可以看到当Epochs增大时,ResNet和混合模型的效果均不如ViT模型。 实践测试 下面就来尝试使用ViT做一个简单的分类任务。官方使用的是Tensorflow2框架,下面我...
交叉注意是通过交替对patch的内部注意和对单通道特征映射的注意来实现的。我们可以利用Cross Attention构建强大的骨干,生成不同尺度的特征图,满足下游任务不同粒度特征的需求,如图1所示。我们在不增加计算量或少量增加计算量的情况下引入全局关注,这是一种更合理的结合Transformer和CNN特征的方法。