最近多模态模型特别火,模型也越来越小,性能优异的MiniCPM-2.6只有8B大小,它采用的图片编码器是SigLipViT模型,一起从头学习ViT和Transformer!本文记录一下学习过程,所以是自上而下的写,从ViT拆到Transformer。 用Transformer来做图像分类?! Vision Transformer (ViT)出自ICLR 2021的论文《An Image is Worth 16x16 Wor...
具体而言,ViT 首先将输入图像划分为固定大小的图像块(Patch),这些图像块被拉平并通过线性变换映射为固定长度的向量。然后,这些向量序列拼接到一个可学习的分类标记([CLS] token)后面,接着加上对应位置的可学习位置编码后,输入到 Transformer Encoder 中。最后,提取出[CLS] token 对应的特征输入到分类器中进行学习。
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...
Vision Transformer(ViT) 1. 概述 Transformer[1]是Google在2017年提出的一种Seq2Seq结构的语言模型,在Transformer中首次使用Self-Atttention机制完全代替了基于RNN的模型结构,使得模型可以并行化训练,同时解决了在基于RNN模型中出现了长距离依赖问题,因为在Self-Attention中能够对全局的信息建模。 Transformer结构是一个标...
Vision Transformer是在最少改动Transformer结构的情况下,将Transformer应用到图像上。因此,将图片划分成patch,并将这些patch的线性嵌入序列作为输入,具体在下面详细介绍。这里的图像patch和NLP中的token相同。 但是在中等大小的数据集上(例如:ImageNet)训练的到的模型没有很好的效果,和同等规模的ResNet相比,Transformer结构...
VIT Vision Transformer ViT模型结构 图像划分Patch Linear Projection of Flatted Patches Patch+Position Embedding 分类向量和位置向量 Encoder MLP Head(全连接头) VIT模型参数 对比ViT 思考 DETR 为什么处理成patch 部分模块改进思路 参考资料 论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.11929 ...
百度智能云一念智能创作平台(https://yinian.cloud.baidu.com/home)上的创新工具助力AI内容创作。其中,ViT(Vision Transformer)的出现打破了Transformer在视觉领域应用的僵局,为视觉任务处理提供了全新思路,其在图像分类、目标检测、语义分割等多个任务上均取得了优异表现。
官方源代码地址:https://github.com/google-research/vision_transformer 有兴趣可查阅论文和官方源代码地址。 Vision Transformer(ViT)是谷歌在2020年提出的一种革命性的图像处理模型,它首次成功地将Transformer架构应用于计算机视觉领域,尤其是图像分类任务。之前,卷积神经网络(CNN)在视觉任务上一直占据主导地位,而ViT模型...
ExMobileViT: Lightweight Classifier Extension for Mobile Vision Transformer 方法:论文提出了一种通过多尺度特征聚合(MSFA)或特征金字塔网络(FPN)来提取各种数据特征的大型模型。作者使用轻量级模型对MobileViT进行扩展,以直接通过快捷方式为分类器进行通道扩展。然而,由于ViT需要大量的计算资源和存储需求,因此提出了Mobile...
ExMobileViT: Lightweight Classifier Extension for Mobile Vision Transformer 方法:论文提出了一种通过多尺度特征聚合(MSFA)或特征金字塔网络(FPN)来提取各种数据特征的大型模型。作者使用轻量级模型对MobileViT进行扩展,以直接通过快捷方式为分类器进行通道扩展。然而,由于ViT需要大量的计算资源和存储需求,因此提出了Mobile...