已经有一些研究把transformer用于视觉任务,有的是结合CNN和transformer来用的,比如可以用卷积以后的特征图作为transformer的输入,比如resnet50-res4特征图的大小是14*14,拉直以后序列长度就是196;有的是用transformer完全代替CNN,比如可以不用整张图,只用图片中局部的窗口作为输入,还可以在2个维度上分开做,在高度这个维...
那如果我们换到目标检测这个任务 在 coco 这个数据集上呢,我们可以看到 排名前几的都是基于 Swin Transformer。而 Swin Transformer 是 今年 ICCV 21的最佳论文,你可以 把它想象成是一个多尺度的 Vit(Vision Transformer) 。当然还有很多领域,比如 语义分割、实例分割、视频、医疗、遥感,基本上可以说Vision ...
Vision transformer( ViT )是一种基于 Transformer 架构的模型,被广泛应用在图像分类任务中,其在效率和精度方面已经展现出了良好的性能。ViT模型通过将输入图像进行分块,并将每个小块(patch)作为输入交给 Transformer 编码器进行特征提取,然后通过全局池化操...
ViT是2020年Google团队提出的将 NLP 领域广泛使用的 Transformer 应用在计算机视觉领域的模型,虽然不是第一篇将 Transformer 应用在视觉任务的论文,但是因为其模型“简单”且效果好,可扩展性强(scalable,模型越大效果越好),成为了 Transformer 在CV领域应用的里程碑著作,也引爆了 Tansformer 在CV 领域的相关研究。 ViT...
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 ...
今天，让我们深入探讨计算机视觉领域最重要的贡献之一：Vision Transformer（ViT）。首先介绍一些历史...Vision Transformer 由 Alexey Dosovitskiy 等人 (Google Brain) 于 2021 年在论文《一张图片价值 16×16 个字》中提出。当时，Transformers 已被证明是实现 NLP 任务出色性能的关键，并于 2017 年在必读论文《注...
把最重要的说在最前面,ViT原论文中最核心的结论是,当拥有足够多的数据进行预训练的时候,ViT的表现就会超过CNN,突破transformer缺少归纳偏置的限制,可以在下游任务中获得较好的迁移效果 但是当训练数据集不够大的时候,ViT的表现通常比同等大小的ResNets要差一些,因为Transformer和CNN相比缺少归纳偏置(inductivebias),即一...
1.模型整体架构 左图为论文作者提出了用于视频分类的架构,基于纯transformer的,右图为用不同方式处理时空特征的Encoder的不同组件的变体。 2.视频特征及token构建 2.1 Uniform frame sampling 这种方法就是如图所示,均匀间隔固定的帧,采样帧信息,按照Vit
SepViT论文:SepViT: Separable Vision Transformer 1. 摘要 Vision Transformers在一系列的视觉任务中取得了巨大的成功。然而,它们通常都需要大量的计算来实现高性能,这在部署在资源有限的设备上这是一个负担。 为了解决这些问题,作者受深度可分离卷积启发设计了深度可分离Vision Transformers,缩写为SepViT...
一、计算机技术的问题😃❓ ✨Vision Transformer(ViT)论文讲解(一) 01:15 计算机技术的问题 二、计算机技术的看法😃 ✨平移不变性:这么理解,在图像分类里面,无论物体在图片的哪个位置,网络都应该判别出图片类别 ✨平移等变性:就是目标检测这个类别,物体在图片中的位置变了,那么模型所识别出的框也应该位置...