transformer类型
时间: 2023-10-01 17:07:24 浏览: 67
Transformer模型有多种类型,其中包括:
1. 基本的Transformer模型,也被称为"vanilla Transformer",它具有encoder-decoder结构。
2. Factorized Self-Attention in Transformer,使用了超参数。
这些是Transformer模型中常见的类型。还有其他类型,但上述是较常见的。
相关问题
由于transformer在NLP领域的各项任务普及,以及Non-local等算子在cv领域的各个网络架构嵌入后的显著成效,cv界也想把transformer搬运过来,于是在图像处理任务上有了vision transformer,之后在视频中有了他的变体为timesformer。由于本身transformer在图像上的应用相对语言来说已经滞后了,transformer领域在视频处理界的研究方向的研究更为滞后,好像神奇的潘多拉魔盒刚刚打开,但是在paperswithcode这个网站上登记的各个大模型在不同数据集上的表现,SSV2、K400、K600的前十名皆是transformer类型的变体,足以见证transformer
在视频处理领域的潜力和应用前景。虽然目前transformer在图像领域的应用相对滞后,但是在视频处理领域的研究方向已经开始发展并取得了不俗的成果。Timesformer是一个很好的例子,它是一种基于transformer架构的视频处理模型,能够捕捉到视频中的时间信息,并在多个数据集上取得了优秀的表现。另外,随着transformer在自然语言处理领域的成功应用,其在图像和视频处理领域的应用也有望得到更广泛的关注和研究。
不同类型Vision Transformer模型
Vision Transformer(ViT)是一种基于Transformer架构的视觉模型。以下是几种不同类型的ViT模型:
1. ViT-B/16:这是ViT的基础模型,它有12个Transformer块,每个块有768个隐藏单元。其中“B”表示基础模型,16表示输入图像被分成16 x 16个图块。
2. ViT-L/16:这是ViT的大型模型,它有24个Transformer块,每个块有1024个隐藏单元。其中“L”表示大型模型,16表示输入图像被分成16 x 16个图块。
3. ViT-H/14:这是ViT的超大型模型,它有32个Transformer块,每个块有1280个隐藏单元。其中“H”表示超大型模型,14表示输入图像被分成14 x 14个图块。
4. DeiT:这是基于ViT的改进模型,使用了更高效的训练方法和更多的数据进行训练,达到了与更大的ViT模型相当的性能。
5. Swin Transformer:这是一种基于ViT的改进模型,它引入了分层的Transformer结构和窗口式的自注意力机制,具有更好的计算效率和图像处理能力。
以上是几种不同类型的ViT模型,它们在模型规模、性能和计算效率等方面有所不同,可以根据具体任务和计算资源来选择不同的模型。
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