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...
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[...
以往Vision Transformer 结构在将图片转换成序列时会切成提前预设好的大小,将统一大小的小块输入网络中,但是这种方法往往忽略了图片中包含的尺度特征。本文提出了一种多尺度的转换结构,并提出间隔选取形式的 Attention 模块节约显存。 首先作者在对一张图片进行嵌入 Embedding 操作时,会选取四个不同大小的卷积核以及输出...
Transformer 模型的核心就是所谓的注意力机制,也就是 attention mechanism。对于注意力模块,通常的输入是...
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。
Transformer的核心是self-attention,它能够按顺序对tokens之间的关系进行建模。然而,self-attention有一个固有的缺陷-它不能捕获输入tokens的顺序。因此,合并位置信息的显式表示对于Transformer特别重要,因为模型在其他方面完全不受序列排序的影响,这对于对结构化数据进行建模是不可取的。
3.综合考虑效率和通用性,提出了四种新的vision transformer的相对位置编码方法,称为image RPE(IRPE)。这些方法很简单,可以很容易地插入self-attention层。实验表明,在不调整任何超参数和设置的情况下,该方法在ImageNet和COCO上分别比其原始模型DeiTS和DETR-ResNet50提高了1.5%(top-1ACC)和1.3%(MAP)。
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...
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... ...