vision transformer位置编码
时间: 2023-10-01 10:09:02 浏览: 70
Vision Transformer在应用相对位置编码时需要考虑两个问题。首先,由于图像像素是稠密的,Vision Transformer的Token数量较大,导致二维相对位置的取值范围很广。为了减少位置编码带来的计算量和参数量,需要采取相应的策略。其次,在映射二维相对位置到特定相对位置编码时,需要考虑二维相对位置的方向性。
为了解决这些问题,研究人员提出了简单且轻量的二维相对位置编码方法。该方法在Vision Transformer模型中能够显式地建模任意两个Token的位置关系。通过该方法,不需要调整任何训练超参数,就能够显著提升图像分类和目标检测的性能。此外,研究人员还分析了影响二维相对位置编码性能的关键因素,并提供了一些指导性建议。
相关问题
vision transformer的位置编码
Vision Transformer 的位置编码是通过将位置信息编码为一个向量序列,然后将其添加到输入嵌入向量中来实现的。这个向量序列包含了每个位置的横向位置编码和纵向位置编码,以及通道位置编码。这些编码可以被视为一个三维矩阵,其中每个元素都对应着某个像素点的位置信息。
通常情况下,位置编码是通过使用正弦和余弦函数来生成的。这些函数有助于保留位置之间的相对关系,从而允许模型学习到更好的图像特征表示。具体地说,横向位置编码和纵向位置编码是通过使用不同频率的正弦和余弦函数来生成的,而通道位置编码则是通过在输入嵌入向量中添加一个可训练的可学习参数来实现的。
在Vision Transformer中,位置编码的添加可以帮助模型捕捉到图像中的空间信息,从而提高其性能。
Vision Transformer 代码中如何实现位置编码
在Vision Transformer代码中,位置编码是通过以下方式实现的:
1. 首先,我们需要计算每个位置的位置嵌入向量。位置嵌入向量是一个固定长度的向量,在Transformer模型中用于表示输入序列中每个位置的位置信息。
2. 我们可以使用以下公式来计算位置嵌入向量:
$PE_{(pos, 2i)} = sin(pos / 10000^{2i / d_{model}})$
$PE_{(pos, 2i+1)} = cos(pos / 10000^{2i / d_{model}})$
在这里,$pos$是位置的索引,$i$是嵌入向量中维度的索引,$d_{model}$是模型的维度大小。
3. 计算位置嵌入向量后,我们将它们添加到输入嵌入向量中。这个步骤可以在Transformer模型的编码器部分完成。在编码器中,每个输入嵌入向量都会被加上对应位置的位置嵌入向量,以便模型能够学习输入序列中位置信息的影响。
4. 最后,我们可以将位置编码作为模型的输入之一,传递给Transformer模型进行训练和推理。
以上就是在Vision Transformer代码中实现位置编码的基本流程。
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