第1篇是针对Transformer模型处理图片的方式:将输入图片划分成一个个块(patch),然后将这些patch看成一个块的序列 (Sequence)的不完美之处,提出了一种TNT架构,它不仅考虑patch之间的信息,还考虑每个patch的内部信息,使得Transformer模型分别对整体和局部信息进行建模,提升性能。 对本文符号进行统一: Multi-head Self-atte...
Transformer 的成功来源其整体架构,同时可以将 Transformer 的 Attention 模块和 ResMLP 的 Spatial MLP 层统称为 Token Mixer,进而提出了 MetaFormer 通用结构,Meta 的含义代表 Token Mixer 是一种统称,只要能够实现 Token Mixer 功能的模型都属于 MetaFormer 范畴,例如你也可以将 Token Mixer 换成 3x3 DW...
式中, H_{\textit{STL}_{i,j}}(\cdot) 代表第 i 个RSTB 的第 j 个STL (Swin Transformer Layer), H_{\textit{CONV}_i}(\cdot) 代表第 i 个RSTB 的卷积操作, F_{i,0} 代表残差连接。 每个RSTB 的残差链接使得模型便于融合不同级别的特征,卷积操作有利于增强平移不变性。 Swin Transformer Laye...
PEG的卷积部分以zero-padding作为参考点,以卷积操作提取相对位置信息,借助卷积得到适用于Transformer的可变长度的位置编码。 我们通过下面的可视化结果来看下位置编码的影响: 考虑一张224×224的image,分成14×14个patch。我们使用一个196×196的矩阵来表示这196个patch之间的self-attention score,如下图19所示。左边是Dei...
快捷方便,一个操作,就可以同时取出 Transformer 类模型中的所有 attention map; 非侵入式,你无须修改函数内的任何一行代码; 训练-测试一致,可视化完成后,训练时无须再将代码改回来。 2 用法 项目主页:https://github.com/luo3300612/Visualizer 首先,git clone 并安装它: ...
为了将注意力映射压缩到较小的大小并加快推理速度,将注意力映射量化到较低的位宽。当实验用均匀量化将注意力图从8位量化到4位时,所有的Vision Transformer都表现出严重的性能下降。 例如,在具有4位均匀量化注意力图的ImageNet上,DeiT-T仅导致8.69%的top-1准确率,比8位情况降低了63.05%。
2025年CNN与Transformer融合的创新点思路-人工智能/CNN/Transformer 水论文的小师妹 783 4 从零讲解深度学习模型推理可视化,绘制Loss、Acc等指标图,帮你检测训练是否正常、找出模型缺陷、调整调参方向等! AIJumpIn 75 20 咱们的大模型是如何玩“庞氏骗局”的?你知道这个事的专业术语是啥嘛? 窝窝莱 7322 0 ...
答:Transformer这种模型之所以有效,是因为它能处理长度为 的输入序列中这 个输入之间的关系 (relationship),而对于每个输入的内部信息的relationship,它是无能为力的,因为ViT,DeiT,IPT,SETR,ViT-FRCNN这类模型把每个patch展平为了一个向量,破坏了每个patch的内部信息。
注意力（更准确地说是自注意力）是机器学习Transformer的重要组成部分之一。它是一种计算基元（computational primitive），用于量化成对实体交互，帮助网络学习输入数据中存在的层次结构和对齐。注意力已被证明是视觉网络实现更高鲁棒性的关键因素。ImageNet-A源图像上ViT注意力图的可视化, 来源：https://arxiv.org/abs...
ICCV 2021｜渐进采样的vision transformer 作者 | 岳晓宇 编辑 | 王晔 摘要：Transformer这种具有强力全局编码能力的网络最近被应用于计算机视觉任务，例如ViT直接使用了一个Transformer来解决图像分类任务。为了处理二维图像数据，ViT简单地将图像分割，并映射成一个一维的序列。这种简单的分割使得图像固有的结构信息丢失，...