​ 论文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代码:https://github.com/naver-ai/pit 获取:在CV技术指南后台回复"0006" 点个关注,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 前言: 由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性,因此对有效架构的设计约定的研究还较少.从 CNN 的成功设计原则出发,我们研究了空间维度转换的作用及其对基于tran…

在 Hugging Face 上,我们为与社区一起推动人工智能领域的民主化而感到自豪.作为这个使命的一部分,我们从去年开始专注于计算机视觉.开始只是 Transformers 中 Vision Transformers (ViT) 的一个 PR,现在已经发展壮大: 8 个核心视觉任务,超过 3000 个模型,在 Hugging Face Hub 上有超过 1000 个数据集. 自从 ViTs 加入 Hub 后,已经发生了大量激动人心的事情.在这篇博客文章中,我们将从 Hugging Face 生…

[论文简析]How Do Vision Transformers Work?[2202.06709] 论文题目:How Do Vision Transformers Work? 论文地址:http://arxiv.org/abs/2202.06709 代码:https://github.com/xxxnell/how-do-vits-work ICLR2022 - Reviewer Kvf7: 这个文章整理的太难懂了 很多trick很有用,但是作者并没有完全说明 行文线索 Emporocal O…

0.前言 相关资料: arxiv github 论文解读(CSDN,CSDN) 论文基本信息: 作者单位:华为诺亚, 悉尼大学 发表时间:CVPR2022(2021.7.13) 1.针对的问题 当前将transformer应用于视觉领域的模型存在一些问题: 虽然将图片打成patch可以大大简化将transformer应用于基于图像的任务的过程,很好地捕获补丁之间的远程依赖关系.但是,它忽略了基于序列的NLP任务和基于图像的视觉任务之间的根本区别,例如,会忽略图片内部潜在的2D结构和空间局部信息.…

0.前言 相关资料: arxiv github 论文解读 论文基本信息: 发表时间:arxiv2022(2022.9.16) 1.针对的问题 CNN虽然效率更高,能够建模局部关系,易于训练,收敛速度快.然而,它们大多采用静态权重,限制了它们的表示能力和通用性.而全局注意力机制虽然提供了动态权重,能从每个实例预测,从而在大数据集中获得强大的性能和鲁棒性,但是计算代价太高. 2.主要贡献 •提出了一种新颖的注意力机制MCA,该机制具有动态性,针对不同的分辨率模式采用了不同大小的卷积核. •基于MCA…

​前言  在计算机视觉中,相对位置编码的有效性还没有得到很好的研究,甚至仍然存在争议,本文分析了相对位置编码中的几个关键因素,提出了一种新的针对2D图像的相对位置编码方法,称为图像RPE(IRPE). 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 代码:https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/iRPE Background Transformer的核心是self-…

​  前言  ViT通过简单地将图像分割成固定长度的tokens,并使用transformer来学习这些tokens之间的关系.tokens化可能会破坏对象结构,将网格分配给背景等不感兴趣的区域,并引入干扰信号. 为了缓解上述问题,本文提出了一种迭代渐进采样策略来定位区分区域.在每次迭代中,当前采样步骤的嵌入被馈送到transformer编码层,并预测一组采样偏移量以更新下一步的采样位置.渐进抽样是可微的.当与视觉transformer相结合时,获得的PS-ViT网络可以自适应地学习到哪里去看.…

​  前言  本文介绍一种新的tokens-to-token Vision Transformer(T2T-ViT),T2T-ViT将原始ViT的参数数量和MAC减少了一半,同时在ImageNet上从头开始训练时实现了3.0%以上的改进.通过直接在ImageNet上进行训练,它的性能也优于ResNet,达到了与MobileNet相当的性能. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 论文:Tokens-to-…

论文题目:<Vision Permutator: A Permutable MLP-Like ArchItecture For Visual Recognition> 论文作者:Qibin Hou, Zihang Jiang, Li Yuan et al. 论文发表年份:2022.2 模型简称:ViP 发表期刊: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Abstract 在本文中,我们提出了一种概念简单.数据…

CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers Paper:https://arxiv.org/pdf/2103.15808.pdf Code:https://github.com/rishikksh20/convolution-vision-transformers/ Motivation:在相似尺寸下,VIT的性能要弱于CNN架构:VIT所需的训练数据量要远远大于CNN模型 CvT将卷积引入Transformer,总架构是一个mult…