Vision Transformer详细描述网络结构
时间: 2023-11-14 15:37:46 浏览: 46
Vision Transformer(ViT)是一种全新的视觉任务模型,通过引入Transformer模块,使其在视觉任务中具有了很高的表现力和泛化能力。该模型的网络结构主要分为两部分,分别是“Patch Embeddings”和“Transformer Encoder”。
其中,“Patch Embeddings”将输入的图像分割成固定大小的图块,每个图块都表示为一个固定长度的向量,在本模型中称之为“patch embeddings”。这一步相当于对输入的图像进行了一个特征提取的步骤。
接下来,“Transformer Encoder”模块对这些“patch embeddings”进行处理,生成对整个图像的编码。该模块由多个Transformer Encoder Block组成,每个Block中都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。
总的来说,Vision Transformer模型采用了Transformer的核心机制,将输入图像划分为较小的块,利用Transformer Encoder来代替卷积神经网络进行特征提取和特定任务的训练。这种结构的优点在于它可以直接学习输入序列的全局相互作用,从而适合于广泛的自然语言处理和计算机视觉任务。
相关问题
详细描述mobile-vision transformer
Mobile Vision Transformer(MobileViT)是一种专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量级图像分类模型,由Google团队提出。MobileViT旨在在资源受限的设备上提供高效的图像分类性能。
MobileViT的核心思想是结合了Vision Transformer(ViT)的注意力机制和MobileNetV3的轻量级网络结构。MobileNetV3是一种用于图像分类和目标检测的轻量级卷积神经网络,具有较小的模型尺寸和计算复杂度。
MobileViT的整体架构类似于传统的ViT,将图像分成一系列固定大小的图块作为输入序列,并通过多层Transformer编码器进行特征提取。然而,MobileViT采用了一些关键的优化策略以适应移动设备:
1. 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution):MobileViT使用深度可分离卷积替代原始ViT中的全连接层,以减少参数数量和计算量。
2. Channel-wise MLP:MobileViT中的多层感知机(MLP)在通道维度上进行操作,以减少计算量,并引入了非线性变换。
3. 知识蒸馏(Knowledge Distillation):MobileViT使用知识蒸馏技术,通过在训练过程中与更大的ViT模型进行对比,来提高模型的性能。
通过这些优化策略,MobileViT在保持较高图像分类准确性的同时,显著降低了模型的参数数量和计算复杂度。这使得MobileViT成为一种适用于移动设备和嵌入式系统的高效图像分类解决方案。
Swim Transformer的结构
Swim Transformer是一种基于移动窗口的层级式Vision Transformer模型。它的整体框架包含4个Stage,每个Stage都会缩小输入特征图的分辨率,类似于CNN逐层扩大感受野。
在输入开始时,Swim Transformer会进行Patch Embedding操作,将图片切成一个个图块,并将它们嵌入到Embedding中。
每个Stage由Patch Merging和多个Block组成。Patch Merging模块主要在每个Stage的开始处降低图片的分辨率。而Block的具体结构包括LayerNorm、MLP、Window Attention和Shifted Window Attention。
Patch Merging模块用于将较大分辨率的特征图合并成较小分辨率的特征图,以减少计算量。而Block模块则是Swim Transformer的核心组件,它包含了LayerNorm用于归一化输入,MLP用于特征变换,Window Attention用于捕捉全局上下文信息,以及Shifted Window Attention用于处理移动窗口。
Swim Transformer的整体框架和算法流程可以参考论文中的详细描述。