biformer: vision transformer with bi-level routing attention
时间: 2023-08-10 20:01:31 浏览: 136
biformer是一种具有双层路由注意力机制的视觉变换器。该模型结合了变换器(transformer)和双层路由注意力机制,用于图像分类和视觉任务。
首先,我们知道变换器是一种基于自注意力机制的神经网络模型,广泛应用于自然语言处理任务。而biformer将变换器应用于了计算机视觉领域。通过将图像划分为一系列小区域(patches),biformer将每个小区域作为输入,通过多层变换器进行特征提取和表示学习。
其次,biformer采用了双层路由注意力机制。传统的变换器只使用一个注意力机制来计算不同位置之间的关联。而biformer在这个基础上引入了另一个注意力机制,用于计算不同区域之间的关联。这种双层路由注意力机制能够更好地捕捉到图像中不同区域之间的空间结构信息,提高了图像分类和视觉任务的性能。
总结来说,biformer是一种结合了变换器和双层路由注意力机制的视觉变换器模型。它通过变换器进行特征提取和表示学习,同时利用双层路由注意力机制来捕捉图像中不同区域之间的关联,从而提高了图像分类和视觉任务的表现。
相关问题
BiFormer:Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention
C知道:BiFormer是一种结合了双层路由注意力机制的视觉Transformer模型。Transformer是一种广泛应用于自然语言处理任务的模型,而BiFormer将其引入到了计算机视觉领域。
在传统的Transformer模型中,注意力机制用于捕捉输入序列中的相关信息。而在BiFormer中,双层路由注意力机制被用于处理计算机视觉任务。双层路由注意力机制通过两层注意力机制的组合来实现更好的特征表示和信息交互。
具体而言,BiFormer模型首先使用一个全局注意力机制来捕捉全局上下文信息。然后,它使用一个局部注意力机制来捕捉输入序列中的局部相关性。这种双层路由注意力机制能够更好地处理视觉任务中的全局和局部信息,提高模型的性能。
BiFormer模型在计算机视觉领域的应用非常广泛,例如图像分类、目标检测和图像生成等任务。它通过引入Transformer的注意力机制,为视觉任务提供了一种新的建模方式,取得了很好的效果。
FLatten Transformer: Vision Transformer using Focused Linear Attention
Flatten Transformer是一种使用Focused Linear Attention的Vision Transformer。它采用了类似于传统Transformer的self-attention结构,但在关注机制上进行了改进。具体来说,Flatten Transformer使用了Focused Linear Attention来代替传统的self-attention。Focused Linear Attention通过将注意力权重分配给图像的不同区域,使得模型能够更加关注重要的图像特征。
在Flatten Transformer中,图像首先被拆分成小块(patch),然后通过一个Embedding层转换成token。这个Embedding层将图像数据转换成一个向量,其形状为[num_token, token_dim,以适应Transformer Encoder的要求。接下来,Flatten Transformer使用Focused Linear Attention来计算每个token之间的关联性,并根据计算得到的注意力权重对它们进行加权求和。最后,经过Transformer Encoder和MLP Head的处理,模型可以输出对图像进行分类的结果。
关于Flatten Transformer的详细结构和实现,你可以参考引用中提供的论文和引用中提供的GitHub代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [狗都能看懂的Vision Transformer的讲解和代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_42392454/article/details/122667271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]