vision_transformer.py: 代码中定义的变量的含义如下: img_size:tuple类型,里面是int类型,代表输入的图片大小,默认是224。patch_size:tuple类型,里面是int类型,代表Patch的大小,默认是16。in_chans:int类型,代表输入图片的channel数,默认是3。num_classes:int类型classification head的分类数,比如CIFAR100就是100,默认...
Vision-Transformer 模型大小 图像分块 需要关注的是,图像如何分块、分块后如何编码、以及每个块的维度是多少。 假设原分辨率为 (H,W,C) ,每个块的大小是 (P,P) ,先计算 (P,P) 大小的块有多少,即 \text{num_patches} = \frac{H*W}{P*P}=(\frac{H}{P}) *(\frac{W}{P}) \\ 注意:一定是...
ViT虽然采用的是Transformer Encoder的结构,但是和Transformer原始的Encoder还是有所区别,我将两者的结构进行对比,如下图所示,左侧为Transformer原始的Encoder结构。 可以看到,大致上两者结构是相同的,主要区别在于Norm层的顺序,原始Transformer的Norm层在多头注意力和前馈网络之后,而ViT将其放到前面,这里的原因,论文里没有做...
项目地址:https://github.com/google-research/vision_transformer 这篇就是大名鼎鼎的 Vision Transformer(ViT)论文,其中提出可以使用 Transformer 来大规模地生成图像,机器之心也曾做过报道,参阅《NLP/CV 模型跨界进行到底,视觉 Transformer 要赶超 CNN?》。目前,这篇论文的引用量已经接近 5 万,这三位研究者均是...
使用Transformer结构完成视觉任务的典型的例子比如说ViT(相关的讲解可以参考[Vision Transformer 超详细解读 (二)])。Transformer的输入是一个序列 (Sequence),那么现在我们有的是一堆图片,如何转成序列呢?ViT所采用的思路是把图像分块 (patches),然后把每一块视为一个向量 (vector),所有的向量并在...
Vision Transformer(ViT)将输入图片拆分成 个patches,每个patch做一次线性变换降维同时嵌入位置信息,然后送入Transformer。类似BERT[CLS]标记位的设计,在ViT中,在输入序列前增加了一个额外可学习的[class]标记位,并将其最终的输出作为图像特征,最后利用MLP做最后的分类,如上图中的左半部分所示,其中,[class]标记位为上...
1. Transformer 和 Vision Transformer 简要说明 Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目 Attention is All You Need 中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为...
代码地址：https://github.com/google-research/vision_transformer 实验发现，在中等大小的数据集 (如 ImageNet) 上训练得到的 ViT 模型准确率比 SOTA 模型 ResNet (CNN 模型) 低了几个百分点。论文作者认为这是因为 CNN 模型具有平移不变性和局部性等归纳偏好 (inductive biases)，而 Transformer 并没有这种归纳...
以下是Vision Transformer中一些常见的参数: image_size: 输入图像的尺寸,通常表示为(height, width, channels)。在ViT中,输入图像会被划分成一系列的图块,然后被扁平化成序列作为输入。 patch_size: ViT将输入图像划分为均匀的图块,patch_size表示每个图块的大小。通常表示为(patch_height, patch_width)。 num_...
使用Transformer结构完成视觉任务的典型的例子比如说ViT(相关的讲解可以参考[Vision Transformer 超详细解读 (二)])。Transformer的输入是一个序列 (Sequence),那么现在我们有的是一堆图片,如何转成序列呢?ViT所采用的思路是把图像分块 (patche...