文章原创自:微信公众号「机器学习炼丹术」 作者:炼丹兄 联系方式:微信cyx645016617 代码来自github [前言]:看代码的时候,也许会不理解VIT中各种组件的含义,但是这个文章的目的是了解其实现.在之后看论文的时候,可以做到心中有数,而不是一片茫然. VIT类 初始化 和之前的学习一样,从大模型类开始看起,然后一点一点看小模型类: class ViT(nn.Module): def __init__(self, *, image_size, patch_size, num_clas…

​  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-…

0 简述 Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率. 编码组件部分由一堆编码器(encoder)构成(论文中是将6个编码器叠在一起——数字没有什么神奇之处,你也可以尝试其他数字).解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 这里有个特别点就是masking,  masking 的作用就是防止在训练的时候…

​ 前言 本文介绍了Transformer的基本流程,分块的两种实现方式,Position Emebdding的几种实现方式,Encoder的实现方式,最后分类的两种方式,以及最重要的数据格式的介绍. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号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.CV招聘信息. 在讲如何搭建之前,先回顾一下Transformer在计算机视觉中的结构是怎样的.这里以最典型的ViT为例. ​ 如图所示,对于一张图像,先将其分割成NxN个…

0 简述 Transformer最大的问题:在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制. 本文提出的Transformer-XL,使学习不再仅仅依赖于定长,且不破坏时间的相关性. Transformer-XL包含segment-level 循环机制和positional编码框架.不仅可以捕捉长时依赖,还可以解决上下文断片问题 fragmentation problem.可以学到比RNNs长80%的依赖,比vanilla Transformers长450%.在长短序列上都取得了更好的结果.与van…

attention 以google神经机器翻译(NMT)为例 无attention: encoder-decoder在无attention机制时,由encoder将输入序列转化为最后一层输出state向量,再由state向量来循环输出序列每个字符. attention机制: 将整个序列的信息压缩在一维向量里造成信息丢失,并且考虑到输出的某个字符只与输入序列的某个或某几个相关,与其他输入字符不相关或相关性较弱,由此提出了attention机制.在encoder层将输入序列的每个字符output向量…

​  前言  人脸表情识别(FER)在计算机视觉领域受到越来越多的关注.本文介绍了一篇在人脸表情识别方向上使用Transformer来学习关系感知的ICCV2021论文,论文提出了一个TransFER模型,在几个FER基准数据集上取得了SOTA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. ​ Background 在过去的几十年里,面部表情识别(FER)在计算机视觉研究领域受到了越来越多的关注,因为它对于让计…

​  前言  DETR首创了使用transformer解决视觉任务的方法,它直接将图像特征图转化为目标检测结果.尽管很有效,但由于在某些区域(如背景)上进行冗余计算,输入完整的feature maps的成本会很高. 在这项工作中,论文将减少空间冗余的思想封装到一个新的轮询和池(Poll and Pool, PnP)采样模块中,该模块具有通用和即插即用的特点,利用该模块构建了一个端到端的PnP-DETR体系结构,该体系结构可以自适应地在空间上分配计算,以提高计算效率. 本文来自公众号CV技术指南的…

本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看…

摘要:针对ViT现状,分析ViT尚存问题和相对应的解决方案,和相关论文idea汇总. 本文分享自华为云社区<[ViT]目前Vision Transformer遇到的问题和克服方法的相关论文汇总>,作者:苏道 . 首先来看ViT始祖级论文: An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale 论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.11929 他使用全Transformer结…