DeepViT模型在注意力上的改进
时间: 2023-12-05 12:03:40 浏览: 21
DeepViT是一种基于Transformer的视觉注意力模型,它在注意力上有如下改进:
1. Multi-head self-attention:DeepViT使用多头自注意力机制,将输入特征分为多个头,每个头都可以学习到不同的特征表示,从而更好地捕捉输入特征的不同方面。
2. Local and global attention:DeepViT引入了局部和全局注意力机制,其中局部注意力机制可以帮助模型更好地捕捉局部特征,而全局注意力机制可以帮助模型更好地捕捉全局特征。
3. Positional encoding:DeepViT使用位置编码来表示输入特征的位置信息,这有助于模型更好地理解输入特征在空间中的位置关系。
这些改进使得DeepViT在图像分类等任务中取得了很好的表现。
相关问题
deepvit的参数解析
deepvit是一个基于transformer的图像分类模型,它使用了Vision Transformer(ViT)的思想。以下是deepvit的参数解析:
1. `image_size`:输入图像的大小,例如224x224。
2. `patch_size`:输入图像被分割成的patch的大小,例如16x16。
3. `num_classes`:分类的类别数。
4. `depth`:模型的深度,即transformer encoder的数量。
5. `num_heads`:每个transformer encoder中multi-head attention的头数。
6. `mlp_ratio`:transformer encoder中全连接层输出的尺寸与输入的比率。
7. `qkv_bias`:是否对query、key、value进行偏置。
8. `drop_rate`:dropout的概率。
9. `attn_drop_rate`:multi-head attention中的dropout概率。
10. `drop_path_rate`:使用stochastic depth时的dropout概率。
11. `norm_layer`:归一化层的类型,例如BatchNorm、LayerNorm等。
12. `pretrained`:是否使用预训练的权重。
13. `num_features`:模型中特征的数量。
14. `head_bias`:最终分类层是否进行偏置。
15. `pool`:特征提取后的池化方法,例如average、max等。
16. `in_chans`:输入图像的通道数。
17. `distillation`:是否使用蒸馏技术。
18. `layers`:模型中每个transformer encoder的配置,例如每个encoder有多少个multi-head attention层、全连接层等。
以上是deepvit中常用的参数解析,具体实现可能会有所不同。
transformer最新的
Transformer是一种强大的模型,在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了很好的表现。它的出色性能需要理论上的支持来解释。现有的研究主要集中在理论分析方面,试图解释为什么Transformer表现出色。
除了在自然语言处理领域的成功应用,Transformer也可以作为图像分类的backbone。一些研究者将Transformer用于图像分类任务,并取得了令人瞩目的成果。他们使用视觉transformer来替代卷积的最后阶段,将图像分成少量的视觉标记,并使用Transformer模拟标记之间的关系,以实现图像分类。
最近的研究关注纯Transformer结构在图像分类任务中的应用。VIT是第一个将图像块作为序列进行处理的纯Transformer结构,它尽可能遵循了Transformer的原始结构。此外,还有一些变种的纯Transformer结构,如TNT、Twins、Swin、DeepViT、KVT等等。
至于Transformer的最新研究进展,我无法提供详细信息,因为这需要查阅最新的学术论文和研究资料。但是,你可以通过阅读最新的论文和技术报道来了解更多关于Transformer的最新研究进展。
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