Transformer in Transformer改进

Transformer-in-Transformer (TNT) 是一个用于图像分类的新型神经网络模型，它是对Transformer模型的改进。它的主要改进在于，它在Transformer模型的每个注意力层中引入了另一个注意力层，以进一步提高模型的表现。

具体来说，TNT模型由两个子模块组成：一个局部区域的特征提取模块和一个全局特征提取模块。局部区域的特征提取模块使用Transformer模型，它将输入图像分成小的图块，并在每个图块上进行注意力计算。全局特征提取模块则使用了另一个Transformer模型，它将整个图像看作一个序列，并在序列上进行注意力计算。

TNT的关键创新在于它将两个不同的Transformer模型结合在一起，这使得模型可以同时关注局部和全局的特征。这种结构的优点是，它可以捕捉到不同尺度的特征，并且可以更好地处理图像中的局部和全局信息。

此外，TNT还引入了一种新的注意力机制，称为“Squeeze-and-Excitation”（SE）注意力机制。这种机制可以帮助模型更好地关注重要的特征，并且可以提高模型的泛化能力。

综上所述，TNT通过在Transformer模型的每个注意力层中引入另一个注意力层，并添加SE注意力机制，从而提高了模型的表现。这种改进可以应用于各种计算机视觉任务，例如目标检测和语义分割。

相关问题

Transformer in Transformer和Bottleneck Transformer关系

Transformer in Transformer（TiT）和Bottleneck Transformer（BoT）都是基于Transformer模型的改进版本，它们在结构和设计上有所不同。

Transformer in Transformer（TiT）是一种层级结构的Transformer模型。它在传统的Transformer模型中引入了一个额外的Transformer层，用于处理输入序列中的每个位置。这个额外的Transformer层被称为内部Transformer层，它负责对每个位置的输入进行编码。然后，内部Transformer层的输出被传递给外部Transformer层，用于对整个输入序列进行编码。通过引入内部Transformer层，TiT可以更好地捕捉输入序列中的局部和全局信息，从而提高模型的表示能力。

Bottleneck Transformer（BoT）是一种通过减少计算和参数量来提高Transformer模型效率的方法。在传统的Transformer模型中，每个位置都需要进行自注意力计算，这会导致计算和存储开销较大。BoT通过引入瓶颈结构来解决这个问题。具体来说，BoT将输入序分成多个子序列，并在每个子序列上自注意力计算。然后，通过一个全局注意力机制将子序列的表示整合起来。这样一来，BoT可以在保持较低计算和参数量的同时，仍然能够有效地捕捉输入序列的信息。

综上所述，Transformer in Transformer（TiT）和Bottleneck Transformer（BoT）都是对传统Transformer模型的改进。TiT通过引入内部Transformer层来增强模型的表示能力，而BoT通过引入瓶颈结构来提高模型的效率。它们都是在Transformer模型的基础上进行的创新，并在不同方面对模型进行了优化。

Transformer in Transforme

Transformer in Transformer（TNT）是一种新型的神经网络结构，它是在Transformer的基础上进行改进的。TNT的主要思想是在Transformer的每个编码器层中再嵌入一个小型的Transformer，这个小型的Transformer被称为“局部感知Transformer”，它可以更好地捕捉局部特征。同时，TNT还使用了一种新的位置编码方法，称为“相对位置编码”，它可以更好地处理序列中的位置信息。根据引用的结果，TNT在ImageNet数据集上取得了81.5%的top-1准确率，表现非常优秀。但是需要注意的是，RepVGG也取得了80%以上的准确率，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的模型。