笔记参考来源:b站up 霹雳吧啦Wz 主要模型:Vit-B/16 patch大小16x16 1.Patch embedding输入图像分成大小相同的块,通过Linear Projection of Flattened Patches(扁平斑块的线性投影)将每个块转换成一个向量(t…
进入transformer encoder之前 1.图像划分 按照 的大小将 的图像划分为 个patch 减小输入数据的尺寸:直接将224224的图像输入,会导致输入数据尺寸庞大的问题,按照 的大小划分patch则会将原输入尺寸缩小到 transformer的模型要求:将图片划分的一个patch就相当于transformer中的一个语句序列,将每个patch展平为一个向量就相当...
他们训练了不同大小的模型（ViTB/16、ViT-L/16、ViT-H/14），并使用了大规模的批量大小和学习率调度。从结果来看，1B数据集训练的模型在注意力图上无法很好捕捉细节。10B数据集有所改善，100B数据集能更精准。同时使用多语言mt5分词器对文本进行分词，并训练了多种语言的模型。在模型评估上，研究人员主要进行...
FlexiViT-B 模型的训练方法与ViT-B/16 和 ViT-B/30 一致,但是不同的是,在训练的每一步,Patch Size 的大小都是从一组预定义的 Patch Size 中均匀随机选择的。只需要对模型和训练的代码做以下2处修改即可。 第1处: 模型需要为 Patch Embedding 的权重参数 \omega 和位置编码 \pi 定义一个基本的 Shape,...
也就是我们的目标是修改F(x) 中的 w和b逼近 H(x) 。如果我们改变思路,用F(x) 来逼近 H(x)-x ,那么我们最终得到的输出就变为 F(x)+x(这里的加指的是对应位置上的元素相加,也就是element-wise addition),这里将直接从输入连接到输出的结构也称为shortcut,那整个结构就是残差块,ResNet的基础模块。
在传统的M-ViT中,空间下采样是通过单个步长卷积(例如,步长=2,核大小=3[40])完成的,如图5(a)所示。受到ConvNets[17, 43]的启发,作者设计了一个更强大的下采样层,具有两个并行分支,即倒置残差下采样(IRDS)。特别是,对于前两个阶段,由于输入具有高分辨率,作者采用IRDS-a(图5(b))进行下采样。IRDS-a首先使...
在本文中,我想使用PyTorch框架从头开始实现一个ViT-Base架构。顺便说一句,该模块本身实际上还提供了几个预训练的ViT模型(参考文献3),即ViT_b_16、ViT_b_32、ViT_l_16、ViT_l_32和ViT_h_14,其中作为这些模型后缀的数字是指使用的图块大小。 从头开始实现一个ViT ...
语言和视觉任务的建模中,更大的神经网络模型能获得更好的结果,几乎已经是共识。在语言方面,T5、GPT-3、Megatron-Turing、GLAM、Chinchilla 和 PaLM 等模型显示出了在大文本数据上训练大型 transformer 的明显优势。视觉方面,CNN、视觉 transf...
在上图中,作者展示了基础FlexiViT-B模型的性能,FlexiViT-B是在与ViT-B/16和ViT-B/30模型相同的设置下进行训练的,除了输入图像块大小进行了动态调整,其输入的图像块大小是从一组预定义的尺寸集合中随机均匀采样得到的,在具体实现时,仅需要对训练代码进行两处小改动。