vision transformer里的selfattention
时间: 2023-09-30 18:11:18 浏览: 58
Vision Transformer (ViT) 是一种基于自注意力机制的视觉模型。其中的 self-attention 是一种计算方式,用于将输入特征图中的每个位置与其他位置之间建立联系。它可以通过计算输入特征图中每个位置的相似度来确定哪些位置应该被关注,哪些位置应该被忽略。在 ViT 中,self-attention 用于捕捉输入特征图中的全局上下文信息,而不是像传统的卷积神经网络一样只关注局部区域。这种全局上下文信息可以帮助模型更好地理解图像,并提高其在不同任务上的性能。
相关问题
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 ]
vision transformer
Vision Transformer 是一种用于计算机视觉任务的模型,它基于 Transformer 模型架构。Transformer 是一种用于自然语言处理 (NLP) 的模型,它通过 self-attention 来捕捉句子中单词之间的关系。在 Vision Transformer 中,它使用类似的方法来捕捉图像中像素之间的关系。
Vision Transformer 的架构由两部分组成:一个特征提取器 (feature extractor) 和一个 Transformer 头 (Transformer head)。特征提取器将输入图像编码为特征向量,而 Transformer 头则通过 self-attention 来学习在这些特征向量中的关系。
Vision Transformer 在图像分类、目标检测、实例分割等视觉任务中取得了出色的性能,它也是近年来在这些任务中表现最优秀的模型之一。
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