CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification

最新推荐文章于 2025-04-10 14:58:26 发布
最新推荐文章于 2025-04-10 14:58:26 发布
阅读量133 收藏
点赞数 2
文章标签： transformer 深度学习 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fanre/article/details/144964873
版权
shchojj
关注
ICCV2021 MIT-IBM沃森开源CrossViT：Transformer走向多分支、多尺度
我爱计算机视觉
09-20 2809
关注公众号，发现CV技术之美今日分享 ICCV 2021 论文『CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for I...
ICLR2022系列解读之一：基于Transformer的跨域方法CDTrans
AIEarth的博客
12-13 1069
本文解读我们ICLR2022上发表的论文《CDTrans: Cross-domain Transformer for Unsupervised Domain Adaptation》。
《CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification》
qq_46981910的博客
07-04 1827
本文提出一个双分支transformer，来组合不同尺寸的图像块(即transformer中的token)，以产生更强的图像特征。该方法处理具有不同计算复杂度的两个独立分支的小块和大块token，然后纯粹通过注意力多次融合这些token，以相互补充。为了减少计算量，开发了一个简单有效的基于交叉注意力的token融合模块，为每个分支使用一个token作为查询，以与其他分支交换信息。所提出的交叉注意力在计算和记忆复杂度方面只需要线性时间，而不是二次时间。
【ICCV2021】CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification
OUC的搬砖日常
12-13 5614
论文：https://arxiv.org/abs/2103.14899 代码：https://github.com/IBM/CrossViT 这是来自于美国 MIT-IBM Watson AI实验室在ICCV2021上的工作，研究动机是：how to learn multi-scale feature representation in Transformer models. 该方法的想法非常直接，构建两个网络，分别提取 small patch 特征和 large patch 特征，然后将两个网络进行..
CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification感想（速读）
Arc
01-31 1206
是谁？除夕还在看论文呀？ 哦~~是我自己 刚刚洗完菜贴完对联切好肉blabla。。。 实在没时间细看它了，所以也是速读啦！顺便也是需要练一下自己的迅速get内容的能力呀！ 我七点半就打开打算写了呢！然后现在全家都回荡着我的名字~诶呀呀，当东道主就是比较辛苦嘛，但是累并快乐着！ 正好自己确实也会照顾人，哈哈哈哈，其实还是挺喜欢照顾别人的~~~ 顺便！最近心情有些波动，致谢最近被我唠唠的小伙伴们！能有你们真是太幸福了！！ 好了，我们来速读一下这个论文！ abstract The recently de
CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification（论文阅读笔记）
Li_yan的博客
11-19 2631
CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification（论文阅读笔记）
论文阅读20：CrossViT: Cross-Attention MultiScale Vision Transformer for ImageClassification 2022
gaocui883的博客
12-21 376
问题：how to learn multi-scale feature representation in transformer models for image classification. 解决：propose a dual-branch transformer to combine image patches of diffrent sizes to produce stronger image features. reduce the computation, do .....
【论文笔记7】CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classificatio阅读笔记
gaocui883的博客
04-17 2562
系列文章目录 论文阅读笔记 (1)：DeepLabv3 论文阅读笔记 (2) :STA手势识别 论文阅读笔记 (3): ST-GCN 论文阅读笔记（5）:图上的光谱网路和深度局部链接网络 论文阅读笔记（6）: GNN-快速局部光谱滤波 论文阅读笔记（8）: 图卷积半监督分类 文章目录系列文章目录Abstract目标方法一、Introduction1. 相关论文：2. 本文特点二、Related Works三种类别的相关工作三、Method1.Vision TransformerMulti-Head Att
CrossViT（ICCV 2021，IBM）论文与代码解读
00000cj的博客
07-01 2565
视觉Transformer（ViT）在图像分类方面相比卷积神经网络（CNN）取得了令人瞩目的成果，激发了作者对多尺度特征表示的兴趣，本文研究了如何在Transformer模型中学习多尺度特征表示以提高图像分类的性能。作者提出了一个双分支Transformer，以结合不同大小的图像patch（即Transformer中的token）来生成更强的图像特征。这个方法旨在解决如何在视觉Transformer中有效地融合多尺度特征的问题。
【Transformer】9、CrossFormer：A versatile vision transformer based on cross-scale attention
呆呆的猫的博客
10-31 2121
文章目录一、背景二、动机三、方法3.1 Cross-scale Embedding Layer（CEL）3.2 Cross-former Block3.2.1 Long Short Distance Attention（LSDA）3.2.2 Dynamic position bias (DPB)3.4 CrossFormer 的变体四、效果五、代码 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2108.00154.pdf 代码链接：https://github.com/cheerss/Cross
A Survey on Vision Transformer
woshilaixiazaidemiao的博客
05-24 897
摘要 本文探讨的主要类别包括：主干网络、高/中级视觉、低级视觉和视频处理。 我们还包括有效的Transformer方法，用于将Transformer推进device-based的实际应用。 此外还简要介绍了计算机视觉中的自我注意机制，因为它是Transformer的基本组成部分。 在本文的最后，讨论了视觉Transformer面临的挑战，并提供了几个进一步的研究方向。 Introduction 高级视觉处理：对图像中所见内容的解释和使用。 中级视觉处理：将这些信息组织成物体和表面objects and su
文献翻译（BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation）
m0_54187478的博客
01-29 2563
准确的医学图像分割对于临床量化、疾病诊断、治疗计划和许多其他应用至关重要。基于卷积和基于Transformer的u形结构在各种医学图像分割任务中都取得了显著的成功。前者可以有效地学习图像的局部信息，同时需要卷积运算所固有的更多特定于图像的归纳偏差。后者可以使用自注意在不同的特征尺度上有效地捕捉长程依赖性，而随着序列长度的增加，它通常会遇到二次计算和内存需求的挑战。
MambaVision：一种混合Mamba-Transformer视觉主干网络
qq_45800507的博客
10-13 1178
摘要我们提出了一种新型的混合Mamba-Transformer主干网络，命名为MambaVision，它专门为视觉应用而设计。我们的核心贡献包括重新设计Mamba公式，以提高其有效建模视觉特征的能力。此外，我们对集成视觉变换器（ViT）与Mamba的可行性进行了全面的消融研究。我们的结果表明，在Mamba架构的最后一层加入多个自注意力模块大大提高了捕获长程空间依赖性的建模能力。基于我们的发现，我们引入了一系列具有分层架构的MambaVision模型，以满足各种设计标准。
NLP实战(2)：RNN和RNN Cell的序列处理
最新发布
Henry的博客
04-10 410
全连接神经网络也叫做Dense神经网络，利用线性层对特征进行变换例如，如果想要做预测是否下雨的系统，传统的DNN都是利用当天的数据特征进行预测但这样其实是没有用的，因为预测都是提前的，换句话说，我们需要利用前面的数据预测下一次的天气那么想要预测第四天的天气，需要前面三天的输入作为特征，假设每天都有三个特征的话，那么输入就是9个如果说利用DNN网络的话，需要把三天的特征展平、拼接成9维度的这样其实计算是很复杂的，因为DNN的网络参数非常多。因为CNN使用了权重共享RNN专门用来处理这种带有。
AF3 OpenFoldDataLoader类_prep_batch_properties_probs方法解读
qq_27390023的博客
04-06 640
AlphaFold3 data_modules 模块的 OpenFoldDataLoader 类的 _prep_batch_properties_probs 方法是为每个批次数据准备 recycling 维度 的概率分布。它将根据配置文件中的设定为每个批次数据生成 recycling 轮次的概率分布，并存储到 prop_probs_tensor 中，用于后续抽样选择特定recycling维度的数据（ _add_batch_properties方法中实现）。
神经网络与深度学习：案例与实践——第三章（2）
2301_79679684的博客
04-05 654
Logistic回归可以有效地解决二分类问题，但在分类任务中，还有一类多分类问题，即类别数C大于2 的分类问题。Softmax回归就是Logistic回归在多分类问题上的推广。使用Softmax回归模型对一个简单的数据集进行多分类实验。
智能气候前沿：AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测
2401_89571885的博客
04-07 998
智能气候前沿：AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测
科普：GRU、LSTM及RNN
qiy_icbc的博客
04-07 879
GRU（门控循环单元）、LSTM（长短期记忆网络）、RNN（循环神经网络）均为处理序列数据的神经网络模型，它们之间存在着紧密的联系与明显的差异。
Transformer模型解析：Self-Attention与并行计算
"NLP课程，Transformer模型，Self-Attention机制，Positional Encoding，Layer Normalization，Transformer Encoder与Decoder" 在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型的出现极大地推动了序列模型的发展，解决...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值