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Vision Transformer
从ViT开始，Transformer在视觉领域得到应用。 为了降低Transformer中softmax attention操作的计算量和显存，Sparse Global Attention被提出和使用，例如在PVT和PVT v2中。 另一种策略是Window attention，如Swin Transformer提出一种Shifted Window方法让ViT具有多尺度的能力，并且降低计算量，能接受大分辨率的图片；Cross-Shaped 针对这两点，Flatten Transformer（ICCV2023）提出一种改进名为Focused Linear Attention，旨在弥补二者的性能差距，计算方法如下： O=\phi(Q) \phi DWC是depth-wise convolution，其中计算相似度的过程如下： 不过Flatten Transformer在应用在各种网络上比如Swin-T中的时候也不是所有的都替换，论文实验表示只换前两个
19110编辑于 2024-10-01 - 来自专栏又见苍岚
Vision Transformer
Transformer是nlp领域的常见模型了，在Attention is All You Need一文中凭借着嚣张的题目和明显的效果席卷了nlp的各个领域。 最近CV领域也出现了一些使用Transformer的论文，本文介绍 ICLR 2021 的亮点工作之一 Vision Transformer ，也就是传说中的 VIT。 简介 Transformer 架构早已在自然语言处理任务中得到广泛应用，但在计算机视觉领域中仍然受到限制。 VIT在研究中表明，视觉网络对 CNN 的依赖不是必需的，当直接面对图像块序列时，transformer 也能很好地执行图像分类任务。 工作流程 VIT 的目的是将 NLP 中的 Transformer 引入到视觉领域，并得到 Transformer 在原有领域中的性能收益，因此基础架构尽可能照搬了原始 Transformer。
70220编辑于 2022-08-06 - 来自专栏null的专栏
Vision Transformer（ViT）
基于Transformer框架的模型在NLP领域大获成功，而在CV领域还是基于CNN模型的情况下，能否将Transformer引入到CV中呢？ ViT（Vision Transformer）[4]作为一种尝试，希望能够通过尽可能少的模型改动，实现Transformer在CV中的应用。 2. 算法原理 2.1. Transformer的基本原理 Transformer框架是一个典型的Seq2Seq结构，包括了Encoder和Decoder两个部分，其框架结构如下图所示： 在Transformer框架结构中，Encoder Vision Transformer(ViT)将输入图片拆分成 16\times 16 个patches，每个patch做一次线性变换降维同时嵌入位置信息，然后送入Transformer。 的基本原理 [6] vision_transformer 代码
1.1K10编辑于 2023-03-13 - 来自专栏null的专栏
Vision Transformer（ViT）
基于Transformer框架的模型在NLP领域大获成功，而在CV领域还是基于CNN模型的情况下，能否将Transformer引入到CV中呢？ ViT（Vision Transformer）[4]作为一种尝试，希望能够通过尽可能少的模型改动，实现Transformer在CV中的应用。 2. 算法原理 2.1. Transformer的基本原理 Transformer框架是一个典型的Seq2Seq结构，包括了Encoder和Decoder两个部分，其框架结构如下图所示： 图片 在Transformer框架结构中 Vision Transformer(ViT)将输入图片拆分成16\times 16 个patches，每个patch做一次线性变换降维同时嵌入位置信息，然后送入Transformer。 https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_classification/vision_transformer
1.7K00编辑于 2023-02-26 - 来自专栏GiantPandaCV
解析 Vision Transformer
【GiantPandaCV导语】Vision Transformer将CV和NLP领域知识结合起来，对原始图片进行分块，展平成序列，输入进原始Transformer模型的编码器Encoder部分，最后接入一个全连接层对图片进行分类 在大型数据集上表现超过了当前SOTA模型 前言 当前Transformer模型被大量应用在NLP自然语言处理当中，而在计算机视觉领域，Transformer的注意力机制attention也被广泛应用，比如 方法 首先结构上，我们采取的是原始Transformer模型，方便开箱即用。 如果对Transformer模型不太了解的可以参考这篇文章 解析Transformer模型 整体结构如下 ? Vision Transformer整体架构 数据处理部分 原始输入的图片数据是 H x W x C，我们先对图片作分块，再进行展平。 那篇文章内有说过，原始的Transformer引入了一个 Positional encoding 来加入序列的位置信息，同样在这里也引入了pos_embedding，是用一个可训练的变量替代。
2.6K20发布于 2021-01-08 - 来自专栏GiantPandaCV
Vision Transformer新秀：VOLO
【GiantPandaCV导语】近段时间，Vision Transformer展现了自注意力模型的在图像领域的潜力，但是想要赶上CNN的SOTA结果，需要依赖额外的大数据集预训练。 我们发现限制VIT表现的因素是其编码细微级别特征到token上效率低下，因此我们提出了基于outlook attention机制的模型：Vision Outlooker，在ImageNet-1K分类任务能达到 然后再做一次降采样至14x14，使用原始的Transformer Block来聚合全局信息。下面会结合论文原图和代码来讲解。 希望能像swin Transformer一样，衍生出其他领域，好用的模型。
64140发布于 2021-07-23 - 来自专栏GiantPandaCV
解析 Token to Token Vision Transformer
介绍 Vision Transformer!的提出让我们看到了Transformer模型在图像方向的潜力，但其有一些缺点，如需要超大型数据集（JFT）预训练，才能达到现在CNN的精度。 特征图可视化 本文先分析了Resnet50，Vision Transformer，T2T Transformer的特征可视化。其中绿框标注的是浅层特征，如边缘，线条。红框标注的是一些零值或过大值。 T2T结构 Vision Transformer是将二维图片展平成一维向量（也叫token），然后送入到Transoformer结构里。 个人感觉这篇论文还是偏工程化的，通过分析初版Vision Transformer的缺点，提出T2T结构，并且在BackBone上，以CNN的视角重新探索，将CNN的优点结合起来，最终效果也是十分不错的， 期待后续CNN结合Transformer的相关工作。
7.9K10发布于 2021-03-11 - 来自专栏GiantPandaCV
如何更快地训练Vision Transformer
近期MetaAI发布了一篇博客，关于如何显著提升Vision Transformer的训练效率。 原文：[Significantly faster Vision Transformer training] 链接：https://ai.facebook.com/blog/significantly-faster-vision-transformer-training What the research is Vision Transformer模型几乎火遍计算机视觉各个领域，其性能随着参数增加和更久的训练过程而得到提升。
1.3K10编辑于 2022-05-27 - 来自专栏机器学习炼丹术
VIT Vision Transformer | 先从PyTorch代码了解
= Transformer(dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout) self.pool = pool self.to_latent 后面会讲解 self.transformer = Transformer(dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout) transformer class Transformer(nn.Module): def __init__(self, dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim transformer总结 Residual(PreNorm(dim, Attention(dim, heads = heads, dim_head = dim_head, dropout = dropout 中进行自注意力的特征提取； 输出的是50个128向量，然后对这个50个求军职，变成一个128向量； 然后线性层把128维变成2维从而完成二分类任务的transformer模型。
2.5K30发布于 2021-03-04 - 来自专栏集智书童
阿里提出QuadTree Transformer | 最轻、最强的Vision Transformer Backbone
2.2 Vision Transformers Transformers在许多视觉任务中都表现出了非凡的表现。 3QuadTree Transformer 3.1 Attention in Transformer Vision Transformers在许多任务中都取得了巨大的成功。 上述过程具有 的计算复杂度，其中N是Vision Transformer中图像patch的数量。这种二次复杂度阻碍了Transformer被应用于需要高分辨率输出的任务。 3.2 QuadTree Attention 为了降低Vision Transformer的计算成本，提出了QuadTree Attention。 1、特征匹配 表1 2、立体匹配 表2 4.2 Self-Attention Task 1、图像分类 表3 2、目标检测 表4 5参考 [1].QUADTREE ATTENTION FOR VISION
1.5K20编辑于 2022-02-11 - 来自专栏智能生信
arxiv | Swin Transformer:使用移动窗口的分层Vision Transformer
作者 | 汪逢生 编辑 | 臧晨宇 校对 | 李仲深 今天给大家介绍的是微软亚洲研究院的一篇文章”Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using 为了解决这样的问题，作者在这篇文章中提出一种称为Swin Transformer新型Vision Transformer。 Swin Transformer和Vision Transformer提取特征的比较. Swin Transformer的一个关键点是窗口划分在连续的自注意层的变化。 接下来token经过修改后的多头自注意力的Transformer模块Swin Transformer。Transformer模块和线性变化部分是共同作为阶段1。 四、总结 这篇文章提出了Swin Transformer，一种新的Vision Transformer 产生了层次化特征表示并且和输入的图像大小有一个线性计算复杂度。
1.8K40发布于 2021-04-26 - 来自专栏hotarugaliの技术分享
2022-CVPR-Swin Transformer：Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
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65730编辑于 2022-05-11 - 来自专栏数据派THU
使用JAX实现完整的Vision Transformer
来源：DeepHub IMBA 本文约3200字，建议阅读10+分钟 本文将展示如何使用JAX/Flax实现Vision Transformer (ViT)，以及如何使用JAX/Flax训练ViT。 Vision Transformer 在实现Vision Transformer时，首先要记住这张图。 以下是论文描述的ViT执行过程。 从输入图像中提取补丁图像，并将其转换为平面向量。 投影到 Transformer Encoder 来处理的维度。 预先添加一个可学习的嵌入([class]标记)，并添加一个位置嵌入。 由 Transformer Encoder 进行编码处理。 对展平补丁块的线性投影/添加[CLS]标记/位置嵌入 Transformer Encoder 对所有层使用相同的尺寸大小hidden_dim。 Transformer encoder 如上图所示，编码器由多头自注意(MSA)和MLP交替层组成。Norm层 (LN)在MSA和MLP块之前，残差连接在块之后。
69421编辑于 2023-03-29 - 来自专栏AI科技评论
ICCV 2021 | 渐进采样的vision transformer
作者 | 岳晓宇 编辑 | 王晔 摘要：Transformer这种具有强力全局编码能力的网络最近被应用于计算机视觉任务，例如ViT直接使用了一个Transformer来解决图像分类任务。 在最近的研究中，具有强大全局编码能力的Transformer结构开始被用于诸如图像分类、目标检测等视觉任务。 我们知道Transformer的计算复杂度与输入序列长度的平方成正比，直接使用图像作为输入是不现实的。 PS模块通过一种迭代的方式对图像进行采样，它是基于transformer的，我们直接将它用于ViT中，得到了PS-ViT。 采样出的特征与采样点的位置编码和上一次迭代的输出进行相加，并将结果送入一层Transformer encoder，得到本次迭代的输出Tt。
30410编辑于 2023-04-26 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
Vision Transformer 快速实现 Mnist 识别
因此，研究人员尝试将自然语言处理领域中的Transformer模型迁移到计算机视觉任务。 Vision Transformer也因此诞生，一种完全基于自注意力机制的图像分类方法。 故今天我们将实现Pytorch搭建transformer模型实现Mnist手写字体识别，效果如下： Transformer基本介绍 Transformer在计算机视觉领域能够迅速发展的原因： (1）学习长距离依赖能力强 1.1 Transformer基本结构 （1）编码器-解码器 Transformer采用编码器-解码器架构，由分别堆叠了6层的编码器和解码器组成，是一种避免循环的模型结构。 1.2 Vision Transformer基本结构 为了将图像转化成Transformer结构可以处理的序列数据，Vision Transformer引入了图像块（patch）的概念。 在网络参数方面，使用了 64 个单元的维度，6 个 Transformer 块的深度，8 个 Transformer 头，MLP 使用 128 维度。
2K51编辑于 2022-04-05 - 来自专栏往期博文
【图像分类】Vision Transformer理论解读+实践测试
前言 Vision Transformer是2021年谷歌在ICLR上提出的算法，算法原理并不复杂，但是其价值是开创性的。 Words: Transformers For Image Recognition At Scale 论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929 模型结构/算法流程 Vision Transformer的模型结构相比于Transformer来说更简单，在Transformer模型中，主要包含Encoder和Decoder结构，而ViT(Vision Transformer)仅借鉴了 5.Transformer Encoder ViT虽然采用的是Transformer Encoder的结构，但是和Transformer原始的Encoder还是有所区别，我将两者的结构进行对比，如下图所示 https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_classification/vision_transformer
3.6K31编辑于 2022-09-20 - 来自专栏DeepHub IMBA
Vision Transformer和MLP-Mixer联系和对比
Vision Transformer和MLP-Mixer是深度学习领域最新的两个体系结构。他们在各种视觉任务中都非常成功。 视觉Vision Transformer的性能略好于MLP-Mixers，但更复杂。但是这两个模型非常相似，只有微小的区别。 简介 Transformer自2016年引入以来，一直是自然语言处理(NLP)任务的重大突破。 “Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows.” “Mlp-mixer: An all-mlp architecture for vision.”
76510编辑于 2022-11-11 - 来自专栏后端架构
计算机视觉之Vision Transformer图像分类
Vision Transformer（ViT）简介 自注意结构模型的发展，特别是Transformer模型的出现，极大推动了自然语言处理模型的发展。 Vision Transformer（ViT）简介 近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大地促进了自然语言处理模型的发展。 模型结构 ViT模型的主体结构是基于Transformer模型的Encoder部分（部分结构顺序有调整，如：Normalization的位置与标准Transformer不同），其结构图[1]如下： 模型特点 Transformer基本原理 Transformer模型源于2017年的一篇文章[2]。在这篇文章中提出的基于Attention机制的编码器-解码器型结构在自然语言处理领域获得了巨大的成功。 dataset_train.get_dataset_size() # construct model network = ViT() # load ckpt vit_url = "https://download.mindspore.cn/vision
1.7K10编辑于 2024-07-14 - 来自专栏GiantPandaCV
如何将Vision Transformer应用在移动端？
【GiantPandaCV导语】 Vision Transformer在移动端应用的探索和改进，提出了不规则Patch嵌入和自适应Patch融合模块有效提升了VIT在移动端的性能表现，在DeiT基础上提升了 1前言 在本次工作中，研究了移动端的Vision Transformer模型，猜想Vision Transformer Block中的MSA(多头注意力)和FFN(前馈层)更适合处理High-level 经过这些改进，我们在DeiT的baseline基础上，能够提升9%的精度，并且也超越了其他Vision Transformer模型。 2简介 在现有的Vision Transformer模型上，我们发现降低模型的FLOPS，其性能会严重下降。 实验发现class token表现并不好，猜想当Transformer block数量有限时，class token不能聚集足够的信息。
1.3K10发布于 2021-09-14 - 来自专栏GiantPandaCV
当可变形注意力机制引入Vision Transformer
【GiantPandaCV导语】 通过在Transformer基础上引入Deformable CNN中的可变性能力，在降低模型参数量的同时提升获取大感受野的能力，文内附代码解读。 引言 Transformer由于其更大的感受野能够让其拥有更强的模型表征能力，性能上超越了很多CNN的模型。 而PVT或者Swin Transformer中使用的sparse attention是数据不可知的，会影响模型对长距离依赖的建模能力。 由此引入主角：Deformabel Attention Transformer的两个特点： data-dependent: key和value对的位置上是依赖于数据的。 (b) Swin Transformer中则使用了基于window划分的注意力。不同query处理的位置是在一个window内部完成的。
94730编辑于 2022-02-11
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