之前使用 Transformer 做分类任务,往往会在开始加入一个类别 token,而最后经过模型相互关联,根据这个类别 token 为最后预测的结果。但是这样使用的信息非常少,因为在原图产生的很多特征 token 后仅使用最后一个类别 token,因此带来的监督效果也得到大幅下降。 本文基于这个问题提出了将之前特征的 token 也加入监督,帮助模...
LV-ViT: "All Tokens Matter: Token Labeling for Training Better Vision Transformers", NeurIPS, 2021 Efficient Vision Transformer(高效VIT) 1、Tri-Level: "Peeling the Onion: Hierarchical Reduction of Data Redundancy for Efficient Vision Transformer Training", AAAI, 2023 标题:一层一层剥开洋葱:用于高效...
假设我们有一个性能很好的分类器 (它可以是CNN,也可以是Transformer,后面会有实验验证哪个效果更好) 作为teacher model。我们可以通过图3和4对比下DeiT与原版ViT的结构差异:通过引入了一个distillation token,然后在self-attention layers中跟class token,patch token不断交互。它跟左下角的class token很像,唯一的区别...
其中的Layers就是Transformer Encoder中重复堆叠Encoder Block的次数,Hidden Size就是对应通过Embedding层后每个token的dim(向量的长度),MLP size是Transformer Encoder中MLP Block第一个全连接的节点个数(是Hidden Size的四倍),Heads代表Transformer中Multi-Head Attention的heads数。 注意力可视化 ViT这篇论文长达二十多页...
不同于逐像素处理图像的标准卷积方法,Vision Transformer(ViT)将图像视为一系列patch token(即由多个像素组成的较小部分图像)。 这也就意味着在每一层神经网络中,ViT模型使用多头自注意力(multi-head self-attention),基于每对token之间的关系来处理patch token。
前言 本文介绍一种新的tokens-to-token Vision Transformer(T2T-ViT),T2T-ViT将原始ViT的参数数量和MAC减少了一半,同时在ImageNet上从头开始训练时实现了3.0%以上的改进。通过直接在ImageNet上进行训练,它的性能也优于ResNet,
Transformer backbone DVT是一个通用且灵活的框架,可以嵌入到大多数现有的Vision Transformer模型(如ViT、DeiT和T2T-ViT)之中,提高其性能。 Feature and Relationship Reuse DVT的一个重要挑战是如何进行计算的复用。在使用的具有更多token的下游Vision Transformer时,直接忽略之前模型中的计算结果显然是低效的。
自注意力机制和Transformer架构 从NLP说起,2017年,Attention is all you need一文提出了Transformer架构(Vaswani et al. 2017)。Transformer架构的本质是一个序列到序列模型:输入的是一种称为token的序列,token在NLP中是指对句子的数学表示。将句子转化为序列,要将句子中...
Experiments show that token labeling can clearly and consistently improve the performance of various ViT models across a wide spectrum. For a vision transformer with 26M learnable parameters serving as an example, with token labeling, the model can achieve 84.4% Top-1 accuracy on ImageNet. The ...
简介:本文介绍一种新的tokens-to-token Vision Transformer(T2T-ViT),T2T-ViT将原始ViT的参数数量和MAC减少了一半,同时在ImageNet上从头开始训练时实现了3.0%以上的改进。通过直接在ImageNet上进行训练,它的性能也优于ResNet,达到了与MobileNet相当的性能