Jun, 2021

Refiner: 为视觉 Transformer 优化自注意力

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TL;DR通过引入一个概念简单的方案，称为 Refiner，直接改进 Vision Transformers 的自注意映射，该方案探索了一种名为 attention expansion 的扩张机制，可以将多头注意力地图投射到高维空间以促进其多样性，然后应用卷积来增强注意力地图的局部模式，成功在 ImageNet 上实现了 86% 的准确性。
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发现论文，激发创造
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    Mar, 2021

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    Jun, 2024

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    Feb, 2024

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    Jun, 2021

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    Mar, 2022

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    Jun, 2021

  • 视觉 Transformer 的引人注目的性质

    本文旨在分析分析 ViT 模型中自注意力机制对于图像处理中的处理噪声和疑问具有的灵活度，并探讨基于形状编码的图像编码方法，以及使用 ViT 以无需像素级监督的方式实现准确的语义分割。

    May, 2021

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    Nov, 2021

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    本文提出基于自注意力块的局部信息增强模块 LIFE，通过提取补丁级别的局部信息并将其合并到 ViTs 的嵌入中，在小尺寸图像分类数据集上改进了 ViTs 的性能，并将其推广到目标检测和语义分割等下游任务，在此基础上，引入了一种新的可视化方法 —— 密集注意力 Roll-Out，特别适用于密集预测任务。

    May, 2023

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    Sep, 2023