7.1 DeiT原理分析: CNN已经成为了image recognition任务的主要设计范式,CNN成功的主要因素之一是可以获得一个大型的训练集,即Imagenet。受NLP中基于self-attention模型的成功,人们对利用CNN内的注意力机制的架构越来越感兴趣。最近,一些研究人员提出了混合架构,即将Transformer结构和CNN结合完成视觉任务。
第1篇是针对Transformer模型处理图片的方式:将输入图片划分成一个个块(patch),然后将这些patch看成一个块的序列 (Sequence)的不完美之处,提出了一种TNT架构,它不仅考虑patch之间的信息,还考虑每个patch的内部信息,使得Transformer模型分别对整体和局部信息进行建模,提升性能。 对本文符号进行统一: Multi-head Self-atte...
Section 1:视觉 Transformer 基础 1 一切从 Self-attention 开始 1.1 处理 Sequence 数据的模型 1.2 Self-attention 1.3 Multi-head Self-attention 1.4 Positional Encoding 2 Transformer 的实现和代码解读 (NIPS2017) (来自Google Research, Brain Team) 2.1 Transformer 原理分析 2.2 Transformer 代码解读 3 Transf...
36 SwinIR: 用于图像复原的 Swin Transformer(来自 ETH Zurich)36.1 SwinIR原理分析36.2 SwinIR代码解读 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...
搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了（七）本⽂⽬录 17 DeepViT: 解决注意⼒坍塌以构建深层ViT(来⾃新加坡国⽴⼤学, 字节跳动AI Lab (美国))17.1 DeepViT原理分析 18 CaiT：Going deeper with Image Transformers(来⾃ Facebook)18.1 CaiT原理分 析18.2 CaiT代码解读 Transfo...
本⽂为详细解读Vision Transformer的第四篇，主要包括2种vision Transformer的内部机 制，即：1. 如何更好地利⽤图像patch内部信息？2. 如何设计更灵活的位置编码？附有超 详细的代码解读。 >>加⼊极市CV技术交流群，⾛在计算机视觉的最前沿 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...
2.2 Transformer代码解读 3 Transformer+Detection:引入视觉领域的首创DETR (ECCV2020) (来自Facebook AI) 3.1 DETR原理分析 3.2 DETR代码解读 Section 2 4 Transformer+Detection:Deformable DETR:可变形的Transformer (ICLR2021) (来自商汤代季峰老师组) 4.1 Deformable DETR原理分析 ...
9.1 TNT原理分析: Transformer 网络推动了诸多自然语言处理任务的进步,而近期 transformer 开始在计算机视觉领域崭露头角。例如,DETR 将目标检测视为一个直接集预测问题,并使用 transformer 编码器 - 解码器架构来解决它;IPT 利用 transformer 在单个模型中处理多个底层视觉任务。与现有主流 CNN 模型(如 ResNet)相比,...
2.2 Transformer代码解读 3 Transformer+Detection:引入视觉领域的首创DETR (ECCV2020) (来自Facebook AI) 3.1 DETR原理分析 3.2 DETR代码解读 Section 2 4 Transformer+Detection:Deformable DETR:可变形的Transformer (ICLR2021) (来自商汤代季峰老师组) 4.1 Deformable DETR原理分析 ...