最后,该矩阵的第一行就代表每个patch的注意力大小 附录:参考材料 Statistical Test for Attention Map in Vision Transformer[1] 参考资料 [1] Statistical Test for Attention Map in Vision Transformer: https://arxiv.org/abs/2401.08169分类:后端 标签:后端作者...
Statistical Test for Attention Map in Vision Transformer[1] [1] Statistical Test for Attention Map in Vision Transformer:https://arxiv.org/abs/2401.08169 发布于 2024-04-24 17:53・北京 注意力 Map vision transformer 写下你的评论...
一般可视化ViT指的是对于Transformer最后一层的Multihead Attention模块中Attention Map的可视化。对于Attention公式如下: 在上面Attention公式中,Sim代表Attention Map,维度B×heads×(HtWt+1)×(HtWt+1)。 要得到可视化结果,一般的做法是将[CLS]的token和其余token的相似度取出来,也即Sim[:,:,0,1:],这就代表了...
然而,对一些模型进行离线量化会造成一定的精度损失,因此,有一些研究专门针对 ViT 这种特殊结构的模型进行离线量化算法改进,例如利用 attention map 重要性机制来构造量化损失[1],或者利用 log 量化[2]等方式来对 ViT 模型进行量化,可以提升量化后模型的精度或者把模型量化到更低比特。 方式二:量化训练量化训练需要构建...
实验发现,仅在师、生网络的最高层的 attention map 应用上述蒸馏损失即可取得良好的效果。这一蒸馏过程可显著改善基于 MAE 的轻量级预训练模型的高层表征质量,弥补此预训练方法无法学习到高质量高层表征的缺陷,进而可显著提高其在多种下游任务中的迁移性能。
Outlook Attention的核心思想如下: 1)每个空间位置的特征足够丰富,用于产生局部聚合其相邻特征的注意力权重; 2)深层的和局部的空间聚合可以有效地编码细粒度的信息。 下面来看Outlook Attention的框架图: 整个框架分为两个分支,上面的分支用于生成attention map,下面的分支用于生成投影后的value。
Outlook Attention的核心思想如下: 1)每个空间位置的特征足够丰富,用于产生局部聚合其相邻特征的注意力权重; 2)深层的和局部的空间聚合可以有效地编码细粒度的信息。 下面来看Outlook Attention的框架图: 整个框架分为两个分支,上面的分支用于生成attention map,下面的分支用于生成投影后的value。
为输出投影矩阵,σ为Hardswish激活函数。如果图像大小不是窗口大小的倍数,对输入x应用零填充,以允许一个完整的第k个窗口,如图2(b)所示。然后将Attention Map中的padding区域Mask为0,以避免语义不贯。 原有的QKV线性层在计算和参数上都非常昂贵。共享HRViT-Attn中key张量和value张量的线性投影,以节省计算和参数,如...
具体而言，该研究以 head 的注意力图为基础，通过动态地聚合它们来生成一组新的注意力图。采用一个变换矩阵和 multi-head attention maps 相乘来得到新的 map，这个变换矩阵是可学习的。公式如下：实验 在实验部分，研究者首先通过实验进一步证明注意力崩溃问题，然后通过大量的控制变量实验来证明 Re-attention 方法的...
通过知识蒸馏,可以借助一个更大规模的基于 MAE 的预训练模型(例如MAE-Base)去帮助轻量级 ViT 的预训练,仅采用基于 attention map 的蒸馏就可以显著改善其在小规模下游任务上的糟糕表现。 接下来会对论文的内容进行具体介绍。 哪种预训练方法表现最好? 文章基于 ViT-Tiny(5.7M)这个采用原始 ViT 结构的轻量级模型,...