我们对影响视觉transformer推理速度的因素进行了系统分析,并得出了一组有效模型设计准则。 我们设计了一系列新的视觉transformer模型,它们在效率和准确性之间取得了良好的平衡。这些模型还在多种下游任务上展现出良好的迁移能力。 2、用视觉transformer加速 在这一节中,我们从三个角度探讨如何提高视觉transformer的效率:内存...
近期,我们创新性地将Swin Transformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV8目标检测模型中,通过替换其原有的主干网络,实现了检测性能的显著提升,为YoloV8系列模型注入了新的活力。 改进亮点概述: 强大的特征提取能力:Swin Transformer以其自注意力机制和层次化的设计,能够更加有效地捕获图像中的上下文信息和细粒度特征...
为了克服这些问题,我们提出了一种通用的 Transformer 主干,称为 Swin Transformer,它构建分层特征图并且对图像大小具有线性计算复杂度。如图 1(a) 所示,Swin Transformer 通过从小尺寸的补丁(灰色轮廓)开始并逐渐合并更深的 Transformer 层中的相邻补丁来构建分层表示。通过这些分层特征图,Swin Transformer 模型可以方便地...
最后,我们设计了Next Hybrid Strategy(NHS),在每个阶段以新颖的混合范式堆叠NCB和NTB,大大减少了Transformer块的比例,并保留了视觉Transformer网络在各种下游任务中的高精度。 基于上述提出的方法,我们提出了下一代视觉Transformer,用于现实工业部署场景(简称Next-ViT)。在本文中,为了进行公平比较,我们提供了一种将特定硬...
YOLOv8与Swin Transformer的结合主要体现在将Swin Transformer作为YOLOv8的主干网络。在YOLOv8中,主干网络负责提取图像特征,这些特征随后被用于目标检测和分类。将Swin Transformer引入YOLOv8,可以替代原有的主干网络(如Darknet53),从而利用Swin Transformer强大的特征提取能力来提升YOLOv8的性能。 YOLOv8 Swin Transformer模型...
通用性强:Swin Transformer 可以应用于图像分类、目标检测、语义分割等多种视觉任务。 由于Swin Transformer 的上述优点,使其成为 YOLOv8 中替换主干网络的理想选择。 2. 原理详解 Swin Transformer 的核心思想是将图像划分为多个非重叠的窗口,并在每个窗口上应用 Transformer 模块。这种分层窗口机制使得 Swin Transformer...
采用CLIP预训练的Transformer文本编码器 提供了更好的视觉语义能力 Re-parameterizable Vision-Language PAN(RepVL-PAN) 通过多尺度图像特征建立特征金字塔 通过文本引导CSPLayer和图像池注意,进一步增强图像特征和文本特征之间的交互 推理过程中,离线词汇嵌入可重新...
TransformerBlock是把若干个TransformerLayer串联起来。 对于图像数据而言,输入数据形状是 [batch, channel, height, width],变换成 [height × width, batch, channel]。height × width把图像中各个像素点看作一个单词,其对应通道的信息连在一起就是词向量。channel就是词向量的长度。
YoloV8改进策略:基于双层路由注意力的视觉Transformer提升YoloV8的检测能力双层路由注意力实现具有内容感知的更灵活的计算分配。利用稀疏性来节省计算和内存,同时只涉及适用于GPU的密集矩阵乘法。用所提出的双层路由注意力建立了一个新的通用视觉transformer,称为BiFormer。
摘要由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉Transformer(ViTs)在实际的工业部署场景中,如TensorRT和CoreML,无法像卷积神经网络(CNNs)那样高效运行。这提出了一个明显的挑战:能否设计出一个视觉…