ASFormer:Transformer for Action Segmentation论文阅读笔记
摘要 为了解决动作分割类问题,作者设计了一个高效的基于transformer的动作分割任务模型,ASFormer,该模型具有以下三个特征: (i)由于特征的高局部性,作者明确地引入了局部连通性归纳先验。它将假设空间限制在一个可靠的范围内,有利于动作分割任务用较小的训练集学习适当的目标函数。 (ii)作者应用了一个预定义的层次表示模式,可以有效地处理长输入序列。 (iii)作者仔细设计了解码器,以细化来自编码...
【YOLOv7/YOLOv5系列改进NO.50】超越ConvNeXt!Conv2Former:用于视觉识别的Transformer风格的ConvNet
文章目录 前言 一、解决问题 二、基本原理 三、添加方法 四、总结 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLO...
CVPR2020-Meshed-Memory Transformer for Image Captioning
论文地址:Meshed-Memory Transformer for Image Captioning (thecvf.com) Background 本文在transformer的基础上,对于Image Caption任务,提出了一个全新的fully-attentive网络。在此之前大部分image captioning的工作还是基于CNN进行特征提取再有RNNs或者LSTMs等进行文本的生成。本文的主...
Transformer网络
Transformer网络可以利用数据之间的相关性,最近需要用到这一网络,在此做一些记录。 1、Transformer网络概述 Transformer网络最初被设计出来是为了自然语言处理、语言翻译任务,这里解释的也主要基于这一任务展开。 在 Transformer 出现之前,递归神经网络(RNN)是自然语言处理的首选解决方案。当提供一个单词序列时,递归神经网络(RNN)将处理第一个单词,并将结果反馈到处理下...
Vision Transformer with Deformable Attention
多头注意力。我们只展示了 4 个参考点以进行清晰的展示,实际实施中还有更多参考点。 (b) 揭示了偏移生成网络的详细结构,标有特征图的大小。 3. Deformable Attention Transformer 3.1. Preliminaries 3.2. Deformable Attention 图 3. DAT 架构图解。 N 1 到N 4 是堆叠的连续局部注意和移位窗口/可变形注意块的数量。 k 和...
Conformer测试问题
https://github.com/pengzhiliang/Conformer 抽空测试了conformer,训练起来很简单,但是会遇到一个问题: Loss is nan, stopping training 我用的默认配置,不知道为什么会有这个问题,知道的来探讨下。(再次测试了下,下载作者提供的模型作为预模型可以避免这个问题) 1.数据准备 我直接拿了猫狗大战的数据来测试,下面是目录结构 一级目录 ...
Talk | 微软亚洲研究院宋恺涛&南大余博涛:面向文本/音乐序列任务的Transformer注意力机制设计
Talk·信息 ▼ 主题:面向文本/音乐序列任务的Transformer注意力机制设计 嘉宾:微软亚洲研究院研究员 宋恺涛 南京大学硕士研究生 余博涛 时间:北京时间 11月22日 (周二) 20:00 地点:TechBeat人工智能社区 http://www.techbeat.net/ 点击下方链接,即可观看视频 TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区,每周上新来自顶尖大厂、明...
Swin Transformer代码实现部分细节重点
swin transformer 1.patch-merging部分 代码:【amazing】 x0 = x[:, 0::2, 0::2, :] # [B, H/2, W/2, C] 对应图片所有 1 的位置 x1 = x[:, 1::2, 0::2, :] # [B, H/2, W/2, C] 对应图片所有 3 的位置 x2 = x[:, 0::2, 1::2, :] # [B, H/2, W/2, C]...
Transformer的Encoder为什么使用Lay Normalization而不是BatchNormalization?
Lay Normalization: LN Batch Normalization: BN 一、为什么要进行Normalize呢? 在神经网络进行训练之前,都需要对于输入数据进行Normalize归一化,目的有二: 能够加快训练的速度。提高训练的稳定性。 先看图,LN是在同一个样本中不同神经元之间进行归一化,而BN是在同一个batch中不同样本之间的同一位置的神经元之间进行归一化。 BN是对于相同的维度进行...
transformer代码pytorch版本,来源于哔哩哔哩的网课学习笔记
transformer代码 哔哩哔哩很多课程,但是资源很难领取,代码和PPT不好找到 学习的过程中对照网课视频敲了代码,分享给大家使用 只包含代码主体,测试部分放到下方 顺便请教一个问题:视频中 mask = Variable(torch.zeros(8,4,4))。输出是(2,4,512) 我这边的代码会报错。 mask = Variable(torch.zeros(2,4,4))的时候是没问题的,当然此...