因为普通 Vit 所有 Attention map 都是在 Attention.forward 中计算出来的,所以只要简单地装饰一下这个函数,我们就可以同时取出 vit 中 12 层 Transformer 的所有 Attention Map! 一个Head 的结果: 一层所有 Heads 的结果: 红色grid 作为 query 的 Attention Map: 图片 有趣的结果 在可视化这张图片的过程中,我...
如下图10所示为普通的self-attention与Re-attention的attention map的可视化结果。 普通的self-attention的attention map的特点是:只学习到一些局部的patch之间的relationship,而且在网络的深层时attention map很接近。 Re-attention的attention map的特点是:学习到更大范围内的patch之间的relationship,而且在网络的深层时atten...
Vision Transformer如今已经成为了一个热门的方向,Self-Attention机制为视觉信息的表示和融合都带来了新的思路,那么问题来了,作为Attention机制的一种,Self-Attention会呈现出怎样的一种Q K V交互模式呢?为了搞清这个问题,我们只要将Vit中间的Attention Map拿出来看看不就行了嘛,然而把Attention Map拿出来可不是那么简单...
1、Attention Map的Log2量化 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...
对于一张给定图片,首先通过卷积操作得到其low-level的特征,把这些得到的feature map输入给VT。首先通过一个tokenizer,把这些特征图的pixels转化为 visual tokens。每个 token 代表图片中的一个语义概念 (semantic concept)。得到这些 token 以后,再将它们通过Transformer,那么Transformer输出的也应当是一堆 visual tokens。
从公式来看,这里也对Attention Map上引入了局部的相对位置嵌入。 计算量和存储占用分析 对于角落的像素,在NAT的设定中,此时的局部邻域不再以其为中心,而是选择同样以其为角落的等大的局部邻域。具体可见本文开头引自代码仓库的动图。 文章对比了标准卷积、窗口注意力、文章提出的NA,以及标准的自注意力的计算和内存占...
http://bing.com[CVPR 2022] Vision Transformer with Deformable AttentionCVPR 2022论文列表及代码:https://github.com/gbstack/CVPR-2022-papers字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,公众号: AI基地,会有视频,资料放送。公众号中输
简介: Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。
而PVT或者Swin Transformer中使用的sparse attention是数据不可知的,会影响模型对长距离依赖的建模能力。 由此引入主角:Deformabel Attention Transformer的两个特点: data-dependent: key和value对的位置上是依赖于数据的。 结合Deformable 方式能够有效降低计算代价,提升计算效率。
Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。