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。
CNN特征提取过程(卷积核描述的是特征信息, 此特征可能就是原图像中的某些像素, 但是卷积核并不找相似的地方在原始图像的哪里, 所以需要将卷积核不断地滑动, 得到的feature map中, 越大表示卷积核与原图该部分越符合, 越接近与负数表示卷积核与原图反方向越符合, 越接近于0表示不符合,其实这与人眼工作的原理很相...
从d个特征里面随机采样12个feature map得到图13。DeiT也采用相同的操作,与DeiT相比较而言,TNT更好地保持了local information。作者还是用T-SNE可视化了Block 12输出的所有384 (Outer Transformer dim)个feature maps,可以看到, TNT的特征比DeiT更丰富,包含的信息也更丰富。这些好处归功于Inner Transformer的引入,以...
ViT 模型和 Transformer 基本一样，输入序列传入 ViT，然后利用 [class] 标志位的最终输出特征进行分类。ViT 主要由 MSA (多头自注意力) 和 MLP (两层使用 GELU 激活函数的全连接网络) 组成，在 MSA 和 MLP 之前加上 LayerNorm 和残差连接。ViT 的公式如下：2.2 ViT 和 CNN 混合结构 可以使用 CNN 输出的...
在两个连续的Swin Transformer Block中交替使用W-MSA 和 SW-MSA。以上图为例,将前一层 Swin Transformer Block 的 8x8 尺寸feature map划分成 2x2 个patch,每个 patch 尺寸为 4x4,然后将下一层 Swin Transformer Block 的 Window 位置进行移动,得到 3x3 个不重合的 patch。移动 window 的划分方式使上一层相邻...
1.将金字塔结构引入视觉Transformer,使视觉Transformer更适应密集预测性的任务; (金字塔结构:feature map的尺寸随网络的加深逐渐减小,feature map的维度随着网络的加深逐渐增大) 2.设计一个干净的、无卷积的骨干网络代替CNN; 3.ViT的历史遗留问题。 ViT与最原始的Transformer一样,是一个柱状的结构,这意味着它只能全程...
位置编码: 在得到了 维的feature map之后,正式输入encoder之前,需要进行 Positional Encoding 。这一步在第2节讲解transformer的时候已经提到过,因为在self-attention中需要有表示位置的信息,否则你的sequence = "A打了B" 还是sequence = "B打了A"的效果是一样的。但是transformer encoder这个结构本身却无法体现出位置...
论文:EmbracingSingleStride3DObjectDetectorwithSparseTransformer 使用激光雷达完成3d目标检测是自动驾驶中的常见任务。与基于图像的2d目标检测不同,输入场景的尺寸要小很多。许多3d目标的检测器采用2d目标的检测方法,首先对点云进行量化和编码,然后对featuremap进行降采样,这样的做法忽略了2d检测和3d检测的区别。
近年来,Vision Transformer (ViT) 势头强劲。本文将解释论文《Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?》 (Raghu et al., 2021) 由 Google Research 和 Google Brain 发表,并探讨传统CNN 和 Vision Transformer 之间的区别。 本文摘要 ...
CNN输出的结果是一个 H*W*C的tensor,代表了图片提取出的feature map。将feature map变成( H ∗ W ) ∗ C的二维矩阵放到transformer中。 模型输出的结果是固定的,也就是说最多检测一张图片中N个目标。其中N表示整个数据集中图片上最多物体的数目,因为整个训练和测试都Batch进行,如果不设置最大输出集合数,无...