在数据层面的改进,主要介绍这篇:Understanding and Improving Robustness of Vision Transformers through Patch-based Negative Augmentation(NIPS 2022),通过数据增强提升Vision Transformer模型的鲁棒性。这篇文章提出,ViT等使用多头注意力机制进行图像信息提取的Vision Transformer模型,在训练过程中学习到的特征是非常不鲁邦的。
通过上图大概可以看出其具体做法,内部相当于有两个 Transformer,第一个 Transformer (Outer Transformer )和 ViT 完全一样,处理句子 Sentences 信息即图片 Patch 级别信息,第二个 Transformer (Inner Transformer,也需要额外加上 Inner Transformer 所需要的位置编码) 处理更细粒度的 Words 信息即图片 Patch 内再切分...
通过上图大概可以看出其具体做法,内部相当于有两个 Transformer,第一个 Transformer (Outer Transformer )和 ViT 完全一样,处理句子 Sentences 信息即图片 Patch 级别信息,第二个 Transformer (Inner Transformer,也需要额外加上 Inner Transformer 所需要的位置编码) 处理更细粒度的 Words 信息即图片 Patch 内再切分...
前述诸多论文都是在 6 层编码器的 Transformer 中进行改进,不过也有学者探讨如何训练更深的 Transformer,典型算法是 CaiT 和 DeepViT。 在CaiT 算法中,作者从 Transformer 架构和优化关系会相互影响相互作用的角度出发进行探讨,而 DeepViT 不一样,他通过分析得出深层 Transformer 性能饱和的原因是:注意力崩塌,即深层的...
Attention-based 是指改进论文中依然包括 Transformer 所提的 Attention 模块,可以认为 Attention 是核心。结构图如下所示: 从ViT 出发,可以分成两个部分: - 训练策略方面改进 - 模型方面改进 训练策略方面改进 如果说 ViT 开创了 Transformer 在视觉任务上面的先河,那么 DeiT 的出现则解决了 ViT 中最重要的问题:如...
Vision Transformer(有三AI) 3436 已完结 ·共19课时 长期有效 本课程将系统性讲解Vision Transform理论与实践发布者 关注 有三AI 言有三,出版6本书籍的作者,深度学习算法专家,阿里云MVP,华为云MVP,超过8年的深度学习领域从业经验,超过3年的一线企业与高校培训经验...
最新最有趣的科技前沿内容 VisionLaMA:用于视觉任务的统一LLaMA接口 内容导读: VisionLLaMA通过引入基于Transformer的架构,专门针对2D图像处理任务,代表了计算机视觉领域的重大进步。这个模型的独特之处在于它将以文本输入为主的知名LLaMA的能力扩展到视觉领域。论文声称VisionLLaMA在图像感知和生成任务中树立了新的基准,超越...
Vision Transformer(有三AI) 2875 已完结 ·共19课时 长期有效 本课程将系统性讲解Vision Transform理论与实践发布者 关注 有三AI 言有三,出版6本书籍的作者,深度学习算法专家,阿里云MVP,华为云MVP,超过8年的深度学习领域从业经验,超过3年的一线企业与高校培训经验...
本文为详细解读Vision Transformer的第二篇,主要包括三个方向的分类:可变形的Transformer ,用于分类任务的Transformer ,用于底层视觉任务的Transformer,分别对应了三篇相关论文。附有超详细的代码解读。 >>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的限制,每一篇文章将按照目录的编排包含三个小节,...
然而,这种对CNN的依赖性不是强制性的,直接应用于图像序列的纯Transformer可以在图像分类任务中很好地工作。 最近,Vision Transformers(ViT)在几种计算机视觉应用(如图像分类、目标检测和语义分割)的基准测试中取得了极具竞争力的性能。 1.1 什么是ViT? Vision Transformers (ViT)模型是在ICLR2021上作为会议论文发表的一...