Transformer 和BERT 在NLP 领域大放光彩, 取代了原本 RNN 的地位。那么, 我们能不能将 Transformer 架构应用于 CV 领域呢? 能不能和 掩码 的视觉任务相互配合呢? 本文将介绍一下最近两年大火的 Vision Transformer (ViT) 和 Masked Autoencoder (MAE)。 引言 我们知道, 图片是由 像素 (pixel) 点构成的。对于...
恺明提出一种用于计算机视觉的可扩展自监督学习方案Masked AutoEncoders(MAE)。所提MAE极为简单:对输入图像进行块随机mask并对遗失像素进行重建。它基于以下两个核心设计: 我们设计了一种非对称编解码架构,其中编码器仅作用于可见块(无需mask信息),而解码器则通过隐表达与mask信息进行原始图像重建; 我们发现对输入图...
在中等规模的数据集(如ImageNet)上进行训练时,如果没有强正则化,这些模型的准确率会比类似规模的ResNet低几个百分点。这个看似令人沮丧的结果其实在意料之中:Transformer缺乏卷积神经网络(CNNs)固有的一些归纳偏差,比如平移等变性和局部性,因此在数据量不足的情况下训练时,泛化能力不佳。 然而,如果在更大的数据集(...
Masked Autoencoders2D SemanticsAlthough the Transformer architecture has established itself as the industry standard for jobs involving natural language processing, it still has few uses in computer vision. In vision, attention is used in conjunction with convolutional networks or to replace individual ...
然而,ResFormer仍面临挑战。首先,它只能在相对较窄的分辨率变化范围内保持高性能,如图1所示。随着分辨率增加,超过892甚至更高时,模型性能明显下降。此外,由于采用了基于卷积的位置编码,将ResFormer整合到广泛采用的自监督框架中,如 Mask 自动编码器(Masked AutoEncoder, MAE)变得具有挑战性。
Ritvik Rastogi · Linked to GitHub· 3y ago· 5,740 views arrow_drop_up14 Copy & Edit121 more_vert Masked Autoencoder - Vision TransformerNotebookInputOutputLogsComments (0)Input Data An error occurred: Unexpected end of JSON inputSyntaxError: Unexpected end of JSON input...
Understanding The Robustness in Vision Transformers模块代码 transformer autoencoder,本文只涉及网络的结构,不讲网络的训练。transformer由6个编码器和6个解码器组成。一、self-attention直接跳过单头self-attention,multi-head的意思是都不止一个,如图所示为两头的
将两种不同数量的patch序列分别送入encoder中,然后通过cross-attention对两个分支的cls token和patch token同时进行融合,最后将两个分支的cls token位置的输出结果进行融合。 AutoFormer[paper] [code] AutoFormer动态的搜索transformer中每一层的embedding纬度、head的数量、MLP比例...
将两种不同数量的patch序列分别送入encoder中,然后通过cross-attention对两个分支的cls token和patch token同时进行融合,最后将两个分支的cls token位置的输出结果进行融合。 AutoFormer[paper] [code] AutoFormer动态的搜索transformer中每一层的embedding纬度、head的数量、MLP比例和QKV纬度。
受Transformer在自然语言处理(NLP)领域缩放成功的启发,本文的思路是将标准的Transformer直接应用于图像,尽可能少做修改。为此,我们将图像分割成多个补丁(patches),并把这些补丁的线性嵌入序列作为Transformer的输入。在NLP应用中,图像补丁的处理方式与标记(单词)相同。我们以监督学习的方式在图像分类任务上训练模型。标准的...