Vision Transformer with Deformable Attention
时间: 2024-06-13 07:09:55 浏览: 12
Vision Transformer with Deformable Attention是一种新型的视觉Transformer模型,它引入了可变形注意力机制来灵活地建模相关特征。该模型的主要思想是将可变形卷积网络(DCN)引入Transformer中,以便在建模大物体时具有更好的能力。具体来说,该模型使用了两种类型的注意力机制:传统的自注意力机制和可变形注意力机制。其中,自注意力机制用于捕捉全局信息,而可变形注意力机制则用于捕捉局部信息。这种注意力机制的引入使得模型能够更好地适应不同的场景,并在各种视觉任务中取得了优异的表现。
该模型的具体实现包括两个主要部分:Deformable Attention和Model Architectures。Deformable Attention是该模型的核心组件,它使用可变形卷积网络来实现可变形注意力机制。Model Architectures则是该模型的整体架构,它由多个Transformer编码器和解码器组成,用于对输入图像进行编码和解码。
总之,Vision Transformer with Deformable Attention是一种新型的视觉Transformer模型,它引入了可变形注意力机制来灵活地建模相关特征,具有在各种视觉任务中取得优异表现的能力。
相关问题
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卷积是如何结合的?<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Vision Transformer with Deformable Attention](https://blog.csdn.net/like_jmo/article/details/128114780)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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Deformable Attention
Deformable Attention(可变形注意力)是一种处理输入数据条件下的空间位置的灵活机制。它最早在商汤研究院的《Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection》论文中被提出,并在后续的《Vision Transformer with Deformable Attention》中应用于通用视觉Transformer骨干网络DAT(Deformable Attention Transformer)。这一机制的效果在多个数据集上优于swin transformer。Deformable Attention通过为CNN骨干网顶部的每个查询选择少量键来提高DETR的收敛性。它还提供了一种简单而强大的设计,可以学习一组全局键,这些键在各种视觉任务中可以被共享,从而成为一种适用于不同视觉任务的通用主干。