只在 Imagenet 上进行训练,就产生了一个有竞争力的无卷积 transformers,而且在单台计算机上训练它的时间不到 3 天。DeiT (86M参数)在 ImageNet 上实现了 83.1% 的 top-1 精度。 Data-efficient image Transformers (DeiT) 的优势 DeiT只需要8块GPUs训练2-3天 (53 hours train,20 hours finetune)。 数据...
9 充分挖掘patch内部信息:Transformer in Transformer:TNT(来自北京华为诺亚方舟实验室) 9.1 TNT原理分析10 探究位置编码的必要性:Do We Really Need Explicit Position Encodings for Vision Transformers?(来自美团) 10.1 CPVT原理分析 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...
13 CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers (来自麦吉尔大学, 微软云+AI) 13.1 CvT 原理分析 14 CeiT:将卷积设计整合到视觉 Transformers中 (来自商汤) 14.1 CeiT 原理分析 link: Section 7:轻量化Transformer (2) 15 DeFINE:深度矩阵分解给词向量矩阵瘦身 (ICLR 2020) (来自华盛顿大学) 15.1 DeFI...
通过使用大型数据集进行训练,transformers可以在NLP和CV基准点上实现最先进的性能。神经网络可能需要大数据,而不是感应偏差。最后,我们给您留下一个问题:transformer能否通过非常简单的计算范式(例如,只有完全连接的层)和大量数据训练获得令人满意的结果? 附注: Vision Transformer in CVmp.weixin.qq.com/s/83bIi5...
本图来自文章 A Survey of Visual Transformers:https://arxiv.org/abs/2111.06091 通常来说,标准的 Transformer 包括6 个编码器和 6 个解码器串行。 · 编码器内部接收源翻译输入序列,通过自注意力模块提取必备特征,通过前向网络对特征进行进一步抽象。
这种模型无需使用DeiT所用的显式teacher模型,而是引入了一种无标签自蒸馏(self-distillation with no labels, DINO,https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Caron_Emerging_Properties_in_Self-Supervised_Vision_Transformers_ICCV_2021_paper.html)方法。
本文介绍 Google 在 2020 年的一篇论文《An Image is Worth 16*16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》，论文中提出了 Vision Transformer (ViT)，能直接利用 Transformer 对图像进行分类，而不需要卷积网络。为了让 ViT 模型可以处理图片，首先要把图片划分为很多个区块 (类似 NLP 中的 token)，...
10 探究位置编码的必要性:Do We Really Need Explicit Position Encodings for Vision Transformers? (来自美团) 10.1 CPVT原理分析 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...
8.1 Visual Transformers原理分析 8.1 Visual Transformers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,而且能够拥有全局信息。
训练后量化(PTQ)已成为降低 Vision Transformers(ViTs)存储和计算成本的重要方法之一。现有方法主要聚焦量化器的设计来处理 ViTs 中的激活值,然而这些方法低估了权重量化带来的信息损失,导致性能退化,特别是在低比特量化情况下。 此外,这些方法大多采用对数变换来量化 ViTs 中的 Softmax 层激活,然而对数变换优先考虑零附...