transformer魔改

在计算机视觉领域，为了解决Transformer处理更大图像和更长视频的困难，有一些方法进行了Transformer的改进。其中一种方法是与视频视觉Transformer（Video Vision Transformer，ViViT）结合，这种方法被称为TokenLearner。TokenLearner在每个时间段学习8（或16）个token，通过这种方式降低了Transformer的计算量，从而使其更有效地处理更大的图像和更长的视频。

关于Transformer的魔改，我还没有找到相关的具体信息。然而，Google在他们的博客中提到了关于提高Vision Transformer效率的一些方法，你可以阅读该博客来了解更多。此外，许多Vision Transformer结构通常需要较多的token才能获得合理的结果，这是Vision Transformer面临的一个主要挑战。如果你需要更详细的关于Transformer的魔改的信息，我建议你参考最新的研究和学术论文，以获取更准确和详尽的答案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

swin transformer魔改

swin transformer是一种基于transformer架构的神经网络模型，它在计算机视觉任务中表现出色。而"魔改"是指对swin transformer进行修改或改进的过程。根据提供的引用内容，目前已经有许多关于swin transformer的魔改工作，包括改进模型的性能、适应不同任务和数据集等方面。其中一些魔改包括：
- DS-TransUNet：在医疗图像分割任务中，使用双向Swin Transformer U-Net结构。
- CSWin Transformer：将交叉形状的窗口引入通用视觉Transformer架构。
- PVTv2：通过金字塔视觉Transformer改进了基线模型的性能。
- CYCLEMLP：提出了一种MLP-like结构用于密集预测任务。
- ConvNets vs. Transformers：比较了卷积神经网络和Transformer在视觉表征迁移方面的差异。
- Swin UNETR：在MRI图像中用于脑肿瘤语义分割的Swin Transformer。

这些魔改工作的目的是通过改进模型的结构或者引入新的技术，进一步提升swin transformer在各种视觉任务中的性能和适用性。

魔改transformer

魔改transformer是指对传统的transformer模型进行修改和改进的方法。根据引用所述，传统的transformer模型在处理更大的图像和更长的视频时会面临计算量过大的挑战。为了解决这一问题，可以结合视频视觉Transformer（ViViT）和TokenLearner的方法，通过在每个时间段学习更少的token来提高Transformer的效率（引用）。具体而言，可以通过限制每个时间段学习的token数量，如每个时间段学习8或16个token，来减少计算量的增加。