1 ViT-Adapter:用于密集预测任务的视觉 Transformer Adapter 论文名称:Vision Transformer Adapter for Dense Predictions 论文地址: 1 ViT-Adapter 论文解读: 1.1 背景和动机 近年来,Transformer 模型,得益于其动态建模的能力和长程依赖性,在计算机视觉领域取得了巨大的成功。使用 Vision Transformer 做下游任务的时候,用...
Section 20:用于密集预测任务的视觉 Transformer Adapter 23 ViT-Adapter:用于密集预测任务的视觉 Transformer Adapter(来自南大,Shanghai AI Lab,清华)23 ViT-Adapter 论文解读23.1 背景和动机23.2 ViT-Adapter 架构23.3 空间先验模块23.4 空间特征注入器23.5 多尺度特征提取器23.6 具体配置23.7 COCO 目标检测实验结果23.8...
Adapter 的结构通常为两层全连接层组成的 bottleneck block, 一层做 down scale,一层做up scale, 加入adapter的方式有两种,一种是顺序插入,也就是把原本的特征与经过 adapter 的特征相加,获得新的特征。 另一种是平行加入,在原本的结构上加一条额外的分支,形成residual connection,目的是让改变后的结构可以做的保...
根据经验发现在神经模块之前部署RepAdapter可以带来更好的性能,这对于重参化也是可行的。同时,还观察到,将RepAdapter应用于ViT中的MHA和FFN更为有益。因此,Transformer中RepAdapter的部署可以通过 2、结构重新参数化 接下来展示了所提出的RepAdapter可以在训练后在结构上重新参数化到视觉模型中,因此在推断过程中不会产...
we propose a Vision Transformer Adapter (ViT-Adapter), which canremedy the defects of ViT and achieve comparable performance to vision-specificmodels by introducing inductive biases via an additional architecture.Specifically, the backbone in our framework is a vanilla transformer that canbe pre-trained...
Instance SegmentationCOCO minivalViT-Adapter-L (HTC++, BEiT pretrain, multi-scale)mask AP52.2# 15 Compare Panoptic Segmentation COCO minival ViT-Adapter-L (single-scale, BEiTv2 pretrain, Mask2Former) PQ 58.4 # 6 Compare PQth65.0# 2 ...
[ICLR 2023 Spotlight] Vision Transformer Adapter for Dense Predictions arxiv.org/abs/2205.08534 Topics adapter object-detection semantic-segmentation vision-transformer Resources Readme License Apache-2.0 license Activity Stars 1.3k stars Watchers 18 watching Forks 143 forks Report repository ...
Chen Z, Duan Y, Wang W, He J, Lu T, Dai J, Qiao Y (2022) Vision transformer adapter for dense predictions. arXiv preprint arXiv:2205.08534 Chowdary MK, Nguyen TN, Hemanth DJ (2021) Deep learning-based facial emotion recognition for human–computer interaction applications. Neural Comput ...
MiniGemini-HD[25]和LLaVA-HR[36]采用ConvNeXt[17]处理高分辨率图像,并使用跨注意力或 Adapter 从高分辨率输入中提取特征。然而,这些方法通过附加视觉编码器和相关超参数引入了额外的复杂性。此外,从低质量表示(例如,LAION-CLIP-ConvNeXt)中提取特征可能会潜在地损害LMMs的性能[14, 51]。
最近的视觉Transformer引入了视觉特定的(Vision-Specific Transformer)归纳偏置(归纳性偏好),而ViT由于缺乏图像的先验信息,在密集预测任务中性能较差。为此,提出了一种ViT-Adapter,它可以弥补ViT的缺陷,…