vision transformers中的token
时间: 2023-11-24 15:08:38 浏览: 32
在Vision Transformers中,token是指对图像进行分块后得到的视觉单元。这些视觉单元可以是图像的小块,也可以是整个图像。这些token可以被视为输入序列的一部分,用于对视觉信息进行编码和建模。在Vision Transformers中,我们使用transformers来对这些视觉tokens之间的交互进行建模,以便更好地理解图像中的语义信息。通过使用更少的tokens覆盖更多可能的概念,我们可以支持具有可变含义的视觉tokens。
相关问题
multimodal token fusion for vision transformers
多模态令牌融合是一种新兴的技术,在视觉变换器中被广泛使用。在传统的语言模型中,只使用文本信息进行预测。然而,在视觉变换器中,可以通过将多种不同的信号和信息源融合在一起来提高预测精度。
多模态令牌融合方法的核心是将不同的信号源(如图像、文本和音频)转化为统一的令牌表示,然后将它们结合起来以生成更准确的预测结果。在视觉变换器中,这个过程通常涉及到图像编码器、文本编码器和融合器。
图像编码器负责将图像转化为一组特定的功能向量,文本编码器负责将文本序列转化为另一组向量,并将它们与图像编码器产生的向量进行结合。最终,融合器将不同的向量组合到一起,生成最终的预测结果。这个过程利用了每个信号源的特定强项,从而使得预测结果更加准确和可靠。
总之,多模态令牌融合是一种创新的技术,可以提高视觉变换器的性能。通过将不同的信号源融合在一起,可以生成更准确、更可靠的预测结果,这对于很多视觉任务都非常有意义。
Vision Transformers
Vision Transformers是一种用于图像分类的模型,它采用了Transformer架构,并将其应用于计算机视觉任务。其中,ViT(Vision Transformer)是最早提出的一种Vision Transformer模型。ViT通过将图像分割成小的图块(patches),然后将这些图块转换为序列数据,再通过进行自注意力机制的计算得到图像特征表示。这种基于自注意力机制的Transformer模型在图像分类任务中取得了很好的效果。
近期还有一些相关的研究工作提出了改进的Vision Transformer模型。例如,《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》提出了一种基于Shifted Windows的分层Vision Transformer模型,通过引入窗口位移的方式使得模型能够更好地处理不同尺度的特征。另外,《Visual Transformers: Token-based Image Representation and Processing for Computer Vision》也提出了一种基于Token的图像表示和处理方法,通过将图像像素转换为Token序列来构建Vision Transformer模型。