我们可以利用Cross Attention构建强大的骨干,生成不同尺度的特征图,满足下游任务不同粒度特征的需求,如图1所示。我们在不增加计算量或少量增加计算量的情况下引入全局关注,这是一种更合理的结合Transformer和CNN特征的方法。 Transformer和CNN的功能是相辅相成的,我们的长期目标是将它们更有效、更完美地结合起来,以充分...
Cross Attention Block (CAB) = Inner-Patch Self-Attention Block (IPSA) + Cross-Patch Self-Attention Block (CPSA): IPSA:就是标准的基于patch的attention,即attention的输入为B*nph*npw,ph*pw,C大小的tensor,得到的是空间大小为ph*pw,ph*pw的attention矩阵。该模块建模了...
我觉得本文提出的跨 patch 间的 Attention 很有趣,其实说实话整体变化很简单,就是在 Attention 的阶段 permute 维度顺序就可以了。标题图是作者对当今结构的一个总结,(a) 为 CNN 的层级结构,逐渐降采样;(b) 为传统 ViT 结构,特征大小始终保持不变;(c) 本文提出在 Transformer 中也逐层降采样。 层级结构其实...
受机器翻译中Transformer [36]的成功启发,仅依赖于transformer层的无卷积模型在计算机视觉中已经风靡一时。特别是,Vision Transformer(ViT)[11]是第一种实现与CNN媲美甚至超越的基于transformer的图像分类方法。最近也提出了许多变种的视觉transformer,使用蒸馏进行数据高效训练的视觉transformer [35],像CNN那样的金字塔结构[...
Cross-Attention Fusion:利用 CLS 来交互信息。 Cross-Attention Fusion 将CLS 当成是一个分支的抽象信息,那么只需要交换两个分支的 CLS,然后送入 Transformer 中,两个分支的信息就可以进行交互了,这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息 上图为实例,就是使用一个 Transformer block 来生成新的 CLS。例子是...
写在前面:最近再看transformer系列论文,以此做个记录。 介绍的是CAT:Cross Attention in Vision Transformer 论文地址:CAT:Cross Attention in Vision Transformer 代码地址:https://github.com/linhezheng19/CAT 同期论文如Swin Transformer和Pyramid Vis... ...
CROSSFORMER: A VERSATILE VISION TRANSFORMER BASED ON CROSS-SCALE ATTENTION,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Both operations have less computation than standard self-attention in Transformer. By alternately applying attention inner patch and between patches, we implement cross attention to maintain the performance with lower computational cost and build a hierarchical network called Cross Attention Transformer(CAT)...
Transformer模型的核心是Self-Attention，加入了相对位置编码的Self-Attention可以表示为：其中，x是输入序列特征，z是输出序列特征, α是e的Softmax输出。三个蓝色的标量p分别是加在查询向量Q、键向量K和值向量V上的相对位置编码。和输入有关的相对位置编码可称为"contextual"型式; 相对位置编码也可以作为QK相似度的...
12.1 Lite-Transformer原理分析 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。