​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-…

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…

VIT 总览 Step1 Step2…

​  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…

​  前言  本文解读的论文是ICCV2021中的最佳论文,在短短几个月内,google scholar上有388引用次数,github上有6.1k star. 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: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 代码:https://github. com/micro…

​前言 本文介绍了现有实例分割方法的一些缺陷,以及transformer用于实例分割的困难,提出了一个基于transformer的高质量实例分割模型SOTR. 经实验表明,SOTR不仅为实例分割提供了一个新的框架,还在MS Coco数据集上超过了SOTA实例分割方法. 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:SOTR: Segmenting Objects with Transformers 代码:h…

​  前言  本文介绍了一个端到端的用于视觉跟踪的transformer模型,它能够捕获视频序列中空间和时间信息的全局特征依赖关系.在五个具有挑战性的短期和长期基准上实现了SOTA性能,具有实时性,比Siam R-CNN快6倍. 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:Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking 代码:https:/…