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...
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 ...
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作者团队出品,在CNN和Transformer大火的背景下,舍弃了卷积和注意力机制,提出了MLP-Mixer,一个完全基于MLPs的结构,其MLPs有两种类型,分别是channel-mixingMLPs和token-mixingMLPs,前者独立作用于imagepatches(融合通道信息),后者跨imagepatches作用(融合空间信息)。实验结果表明该结构和SOTA方法同样出色,证明了convolution和...
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...
整合所有的组件——VisionTransformer 将我们上面构建的所有内容整合，最终就可以得到 ViT 了。class ViT(nn.Sequential): def __init__(self, in_channels: int = 3, patch_size: int = 16, emb_size: int = 768, img_size: int = 224, depth: int = 12, n_classes: int =...
在NLP中,在transformer出现之前,主流的框架是RNN和LSTM,但这些框架都有一个共同的缺陷,就是程序难以并行化。举个例子,我们期望用RNN来进行语言的翻译任务,即输入I Love China,输出我爱中国。对于RNN来说,要是现在我们要输出中国,就必须先输出我和爱,这个过程是难以并行的,即我们必须先得到一些东西才能进行下一步...