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2021-08-25 10:57:44
#微软AI开源Focal Transformer代码# Focal Transformers 是一种新的 Vision Transformer 模型变体，一种比 SOTA方法更有效的用于图像分类、目标检测和分割的多尺度 Transformer模型。大量的实验结果表明，焦点注意力回路（focal self-attention circuits）也可以推广到其他视觉任务，例如在各种类型的视觉转换中对局部-全局交互进行建模。论文：https://arxiv.org/pdf/2107.00641.pdf；代码：github.com/microsoft/Focal-Transformer
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惊呆！不用一张图片，却训出个图像识别SOTA？.pdf
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论文阅读笔记 | Transformer系列——Focal Transformer
如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. Method2.1 Model architecture2.2 Focal self-attention3. Result paper：Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers code：未开源 摘要： Vision Transformer及其变体在各种计算机视觉任务中显示出了巨大的前景，通过自注意力捕捉短期和长期视觉依赖的能力是成.
Vision Transformer：开启计算机视觉的新篇章
但ViT最大的贡献在于完全抛弃CNN，其核心思想是将图像视作一个序列，并利用Transformer模型来处理这些序列，并且将模型做到足够大，从而在各大图像分类任务中都取得了SOTA的优异表现。Vision Transformer的提出为视觉任务提供了一种全新的思路，它成功将Transformer架构引入图像处理领域，打破了卷积神经网络的传统框架。论文中的实验结果表明，ViT在数据量充足的情况下可以获得极高的分类精度，同时相比于深度CNN架构，它的计算复杂度也有所提高。
【读点论文】Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers局部和全局注意力进行交互实现新SOTA
本文提出了一种焦点自注意力机制 Focal-Self-Attention（FSA），然后基于焦点自注意力机制，提出了一种 Focal Transformer。最近，Vision Transformer及其变体在各种计算机视觉任务上表现出了巨大的潜力。。但由于二次方计算复杂度开销，特别是对于高分辨率视觉任务（例如，物体检测），它也带来了挑战。最近的许多工作都试图。然而，这两种方法都削弱了多层变压器原始自我关注机制的建模能力，从而导致次优解决方案。
Transformer如何用于大规模图像识别？
1、Abstract and background Transformer架构已经成为自然语言处理中取得不错效果，但它在计算机视觉中的应用仍然有限。在计算机视觉领域，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构。本文摆脱了CNN的束缚，直接将图像分成块序列然后输入到Transformer中执行图像分类任务。 将一幅图像分割为多个patch（图像块），并将这些patch的线性嵌入序列作为Transformer的输入。图像块与NLP中的token（单词）的...
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