2. ViT在小数据集上表现不佳,是否意味着不能用于小数据集? 3. 为什么在微调时需要更高的分辨率? 4. ViT的缺乏归纳偏置是否会影响其在其他视觉任务(如目标检测、分割)上的性能? 5. 自监督预训练能否进一步提升ViT的性能,缩小与有监督预训练的差距? 6. 为什么输入层需要一个线性投影滤波器? 参考论文:[2010.119...
ViT核心作者Lucas Beyer，长文分析了一篇改进Transformer架构的论文，引起推荐围观。他前不久从谷歌跳槽到OpenAI，这次是在飞机上阅读论文并写下了分析。这篇论文被他简写为DiffTranformer，不过不是Sora底层架构的那个Diffusion Transformer，而是不久前来自微软的Differencial Transformer。论文中介绍，整体思路类似差分放大电...
这种解释与ViT模型中的内部机制一致,该机制允许在一组受限的令牌内执行计算。为了测试这个假设,我们将额外的标记(我们称之为寄存器)附加到标记序列中,独立于输入图像。我们训练了经过和不经过这种修改的几个模型,并观察到异常值标记完全从序列中消失。因此,模型在密集预测任务中的性能得到提高,并且生成的特征图明显更加...
另一方面,这种差异的原因还可能来自ViT从底层到高层的相似度比ResNet高的这一现象。研究者认为,是ViT中的跳跃连接结构 (skip connection)保护了底层到高层的表征传递,如下图所示,如果撤掉特定块区上的这种连接结构,对应的表征信息就会立刻“失传”。 由于上述在处理信息过程上的差异,最终,ViT的高层表征能够更精细地...
都2024了,还不知道先学Transformer还是Diffusion?迪哥精讲BERT、Swin、DETR、VIT四大核心模型,原理讲解+论文解读+代码复现!迪哥人工智能课堂 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1554 1 1:02:27 App Diffusion | DDPM 代码精讲 百万播放 132万 5704 1:27:05 App Transformer论文逐段精读【论文精读...
4.5 深入研究ViT 为了开始理解Vision Transformer如何处理图像数据,我们先分析它的内部表示。视觉转换器的第一层将扁平化的补丁线性投影到低维空间(Eq. 1)。图7(左)显示了学习嵌入滤波器的顶部主成分。这些组件类似于每个patch中精细结构的低维表示的合理基函数。
ViT-YOLO就是一个混合模型:CNN(base YOLOV4-P7)+self-attention。如图2,ViT-YOLO被划分为三个部分:1. MHSA-Darknet as backbone,整合multi-head self-attention到CSP-Darknet中,提取更多具有区分度的特征。2. BiFPN as neck 替换了原来的PANet,能从backbone的不同层提取不同的检测器。3. general YOLO 检测...
论文:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 官方代码地址:https://github.com/google-research/vision_transformer(本文讲解对象) jeonsworld/ViT-pytorch(相对来说容易理解) 本博客讲解代码地址:https://github.com/lucidrains/vit-pytorch ...
RepViT：从ViT视角重新审视移动CNN 论文链接 https://volctracer.com/w/ulOzODzi 论文作者 Ao Wang, Hui Chen, Zijia Lin, Jungong Han, Guiguang Ding 内容简介 本文探讨了如何从视觉变换器（ViT）的角度重新设计轻量级卷积神经网络（CNN），以提高其在移动设备上的性能和效率。研究者们通过将轻量级ViT的高效...