分类标记([CLS] Token): 使用一个可学习的嵌入向量xclass∈RD,表示分类标记,其用于聚合整个图像的信息用于最终的分类,并且将其添加到图像块投影序列的前面。 位置编码嵌入(Positional Embeddings):为了记录每个图像块的位置信息,给每个图像块嵌入添加一个可学习的位置编码。因为加上分类标记,共有N+1个序列,所以可学...
紧接着 concat 一个 class token,再加上 Position Embedding 的相加操作,这里的 Position Embedding 也是可训练的参数。经过 Dropout 之后输入 12 个堆叠的 Encoder Block。Encoder 输出经过 LN 得到的输出为 197 × 768,即是不变的。然后我们提取第一个 class token 对应的输出,切片之后即变成了 1 × 768,将...
自从三年前NLP的Transformer大火,这把火逐渐蔓延至CV领域,google提出的ViT算是将Transformer引入CV的开篇之作,对于ViT,其大致预测流程如下: 【为什么ViT的输入,额外添加了classtoken?】 这里想解释一下为什么输入encoder时候,要combine一个classtoken,比如假设切成了196个向量,但最终输入TR的是197个向量。这个追加的向量是...
Class Token 监督 图片输入到 DINO 网络中,会经过 encoder 后生成一个 class token 和 N 个的 patch tokens,之后 class token 再通过一个 MLP 得到最终的输出。不同于传统监督方式,由于 DINO 本身的自监督设计,导致最终的输出并不是一个 one-hot 向量,而是一个更高维度的向量。因此我们为每一个标签设计了...
是student 网络中的 class token 经过 MLP 的最终输出,是该标签对应的语义属性代理向量。 为KL 散度计算。 Patch Tokens 监督 在Transformer 中,由于缺少 patch 级别的标签信息,patch tokens 一般很难与 class token 同时用来监督网络。为了对 patch tokens 进行监督,我们把 N 个 patch tokens 用经过 softmax 操作...
嵌入操作还有一个特殊的地方是在最前端需要加入一个类别编码,也即 class embedding,类别编码用于最后的类别输出,参考至 BERT 的 class token,整个过程示意如下图: 这里比较有趣的一点是,最后预测类别的时候 (1) 使用 class token;(2) 使用输出特征全局平均池化,出来的结果其实是差不多的,也就是这两种方式都是可...
一个简单的替代方法是直接换为全局平均池(GAP),因为GAP本身就是平移不变的。因此,论文也提出了CVPT-GAP,去掉class token,改为采用GAP输出进行预测。在与平移不变的位置编码配套使用时,CVPT-GAP是完全平移不变的,可以实现更好的性能。 Experiment 训练配置。
Dot-product attention使用Softmax函数专门将注意力集中在最相似的token 上。然而,作者认为,除了产生最大相似性的token 之外,其他token 也有意义。基于这种直觉,作者设计了一个轻量级模块,可以更直接地生成语义预测。更具体地说,将G指定为 segmentation 任务的class embeddings,将指定为ViT主干的第层的输出。将semantic ...
,首先经过一个卷积层,然后进行高度和宽度方向的展平处理。紧接着 concat 一个 class token,再加上 Position Embedding 的相加操作,这里的 Position Embedding 也是可训练的参数。经过 Dropout 之后输入 12 个堆叠的 Encoder Block。Encoder 输出经过 LN 得到的输出为 ...
所以我们干脆在输入Encode前就加上一个1*768维的向量(这个1维向量放在196*768维向量前面),这样在输出时向量的维度就会是197*768,然后我们只需要通过切片的方式获得第一个1*768维向量并将其送入分类头进行分类即可。在代码中这个Class token是一个可学习的向量,初始为全0的1*768维向量。🌱🌱🌱...