[1].ViTAR: Vision Transformer with Any Resolution.
我们得到的模型ViTAR(Vision Transformer with Any Resolution)展示了令人印象深刻的适应性,在1120x1120分辨率下达到83.3%的top-1准确率,在4032x4032分辨率下达到80.4%的准确率,同时降低了计算成本。ViTAR在下游任务,如实例和语义分割中也表现出强大的性能,并且可以轻松地与自监督学习技术,如Masked AutoEncoder结合。我们...
(PNP)Patch n' Pack: NaViT, a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution 引用: Dehghani M, Mustafa B, Djolonga J, et al. Patch n’pack: Navit, a vision transformer for any aspect ratio and resolution[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2024, 36. 论文链接:...
作者首先观察到使用CNN作为teacher比transformer作为teacher的性能更优。图7对比了teacher网络使用DeiT-B和几个CNN模型RegNetY时,得到的student网络的预训练性能以及finetune之后的性能。其中, \text{DeiT-B}\uparrow 384 代表使用分辨率为 384×384 的图像finetune得到的模型,最后的那个小蒸馏符号 alembic sign代表蒸馏以...
decompressiontransformersuper-resolutionimage-denoisingimage-restorationrestorationdenoisingimage-super-resolutionlow-level-visiondeblockingvision-transformerimage-deblockingcompression-artifact-reductionreal-world-image-super-resolutionlightweight-image-super-resolutionimage-sr ...
本文为详细解读Vision Transformer的第三篇,主要解读了两篇关于Transformer在识别任务上的演进的文章:DeiT与VT。它们的共同特点是避免使用巨大的非公开数据集,只使用ImageNet训练Transformer。 考虑到每篇文章字数的限制,每一篇文章将按照目录的编排包含二至三个小节,而且这个系列会随着Vision Transformer的发展而长期更新...
这是第一篇在 ImageNet 上成功训练 Transformer 编码器的论文，与熟悉的卷积架构相比，取得了非常好的...
Transformer block for images:Multi-head Self Attention layers 之后往往会跟上一个 Feed-Forward Network (FFN) ,它一般是由2个linear layer构成,第1个linear layer把维度从维变换到维,第2个linear layer把维度从维再变换到维。 此时的Transformer block是不考虑位置信息的,即一幅图片只要内容不变,patches的顺序...
Visual transformer 简单复习下 Multi-head Self Attention layers (MSA):如下图2所示,首先我们有一个 Query 矩阵和一个 Key 矩阵,把二者矩阵乘在一起并进行归一化以后得到 attention 矩阵,它再与Value矩阵得到最终的输出。如果是多个头 (...
2023.01: We have refactor the structure of this codebase, supportingmost, if not any, vision transformer backbones with various input resolutions. Checkout our implementation of GreenMIM with Twins Transformerhere. Catalogs Pre-trained checkpoints ...