实验3:Visual Transformer for Semantic Segmentation 数据集: COCO-stuff dataset (118K training images, 5K validation images) 和LIP dataset。 模型: VT-FPN,backbone:ResNet-{50, 101}。 2个数据集的结果如下图27所示,我们发现,当把FPN替换成VT-FPN之后,mIoU获得了轻度的提升,而且所需的计算量有所下降。
深入研究了ViT中的多尺度表示学习,并将高分辨率架构与Vision Transformer相结合,实现高性能密集预测视觉任务; 为了实现可扩展的HR-ViT集成,并实现更好的性能和效率权衡,利用了Transformer Block中的冗余,并通过异构分支设计对HRViT的关键部件进行联合优化; HRViT再语义分割任务的ADE20K达到50.20% mIoU,在Cityscapes上达到...
1.深入研究了ViT中的多尺度表示学习,并将高分辨率架构HRNet与Vision Transformer相结合,实现对高性能密集预测视觉任务的预测 2.并实现更好的性能和效率权衡,利用了Transformer Block中的冗余,并通过异构分支设计对HRViT的关键部件进行优化 3.在ADE20K和Cityscapes两个数据集上与当前的主流Vit方法进行了对比,证明了本文提...
This repo is the official implementation of"Multi-Scale High-Resolution Vision Transformer for Semantic Segmentation". Introduction HRViTis introduced inarXiv, which is a new vision transformer backbone design for semantic segmentation. It has a multi-branch high-resolution (HR) architecture with enhanc...
comment:: 提出了 "注意力到掩码"(Attention-to-Mask,ATM)模块,将一组可学习类标记与空间特征图之间的相似性映射转移到分割掩码中。 Why FCN:将1×1 卷积层通常应用于具有代表性的特征图,以获得像素级预测。感受野有限,空间位置之间的相关性很难在 FCN 中明确建模。
Thus, we propose a new method, named Cross-Attention in Classifier Weight Transformer (Cross-CWT), that explores cross-attention to dynamically adjust the classifier’s weights to each query image. Experimental results show that the proposed approach can achieve competitive performance compared...
内容提示: Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Predictionwithout ConvolutionsWenhai Wang 1 , Enze Xie 2 , Xiang Li 3 , Deng-Ping Fan 4B ,Kaitao Song 3 , Ding Liang 5 , Tong Lu 1B , Ping Luo 2 , Ling Shao 41 Nanjing University 2 The University of Hong Kong3 ...
亦有最近的SETR:Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers这种利用多层Transformer Layer中间的输出特征来送入CNN解码器服务于分割预测的恢复的有效尝试 二者拍拍手,诶,似乎思路顺其自然。但是想尝试和能做出也并不等价,具体实操细节过程中,遇到的问题,针对性的解决手段,...
In this work, we evaluate ViTs on the segmentation of retinal lesions in OCTs. This work belongs to a recent research strand in which transformer-based architectures22 were considered for the analysis of OCT images. However, when compared to the existing contributions, several differences emerged....
论文:CAT-Det:ContrastivelyAugmentedTransformerforMulti-modal3DObjectDetection 在自动驾驶中,激光雷达的数据和图像的数据是目前用于3d目标检测的主要数据。但是这;两种模态的数据差别很大,在自动驾驶上使用的时候,并没有充分的进行利用。如下图所示,远处的物体A由于距离远,激光雷达的点稀疏,导致出现漏检。本文方法可以有...