（八十三）：Vision Transformer with Deformable Attention

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分类专栏： “情感分析”研究方向论文-精读总结 文章标签： 计算机视觉 人工智能 深度学习
于 2022-03-27 09:10:54 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37486501/article/details/123135539
本文介绍了变形注意力Transformer（DAT），一种结合了可变形注意力模块和视觉Transformer的新型模型，旨在解决传统Transformer过度关注和计算成本高的问题。DAT通过数据依赖的偏移量学习，使注意力模块能聚焦于相关区域，提高信息捕获效率，同时适用于图像分类和密集预测任务。实验证明，DAT在ImageNet-1K、COCO对象检测和ADE20K语义分割等任务上优于Swin Transformer等基线，特别是在处理大对象和小对象时表现突出。

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（八十三）：Vision Transformer with Deformable Attention

  • 出处：CoRR abs/2201.00520 (2022)
  • 代码：https://github.com/LeapLabTHU/DAT
  • 题目：具有变形注意力的视觉变压器
  • 主要内容：提出了一种新型可变形自注意力模块，其中以数据相关的方式选择自注意力中键值对的位置，使得自注意力模块能够专注于相关区域，并捕获更多信息特征。
  • 前两个阶段主要学习局部特征，

Abstract

Trnsformers最近在各种视觉任务上表现出卓越的表现。巨大的、有时甚至是全球性的接受域赋予Transformer模型比CNN模型更高的表现能力。然而，单纯扩大接受野也会引起一些问题。
一方面，在ViT中使用密集的注意力会导致内存和计算成本过高，并且特征会受到超出兴趣区域的不相关部分的影响。
另一方面，在PVT或Swin Transformer中采用的稀疏注意是数据不可知的，可能会限制建模长期关系的能力。

  • 为了缓解这些问题，我们提出了一种新的可变形的自我注意模块，该模块以数据依赖的方式选择了自注意中的键和值对的位置。这种灵活的方案使自注意模块能够聚焦于相关的区域，并捕获更多的信息特征。
  • 在此基础上，我们提出了一种可变形注意变压器(Deformable Attention T
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DeBiFormer: Vision Transformer with Deformable Agent Bi-level Routing Attention
AI浩
10-14 1214
带有各种注意力模块的视觉Transformer在视觉任务上已表现出卓越的性能。虽然使用稀疏自适应注意力（如在DAT中）在图像分类任务中取得了显著成果，但在对语义分割任务进行微调时，由可变形点选择的关键值对缺乏语义相关性。BiFormer中的查询感知稀疏注意力旨在使每个查询关注前kkk个路由区域。然而，在注意力计算过程中，所选的关键值对受到过多不相关查询的影响，从而降低了对更重要查询的关注度。
可变形的Tranformer算法详解与源码——DAT:Vision Transformer with Deformable Attention
qq_52053775的博客
08-26 2482
和分别表示变形的键嵌入和值嵌入。具体来说，我们将采样函数（·；·）设置为一个双线性插值，使其可微：其中和索引了上的所有位置。由于g只在最接近的4个积分点上不为零，因此它简化了等式（8）到4个地点的加权平均值。与现有的方法类似，我们对q、k、v进行多头注意，并采用相对位置偏移r。注意头的输出表述为：其中对应于之前的工作[26]之后的位置嵌入，同时有一些适应。细节将在本节后面解释。每个头的特征被连接在一起，并通过Wo进行投影，得到最终的输出z为等式(3)....
[Transformer] DAT: Vision Transformer with Deformable Attention
Cherry的笔记本
01-14 3521
论文： https://arxiv.org/abs/2201.00520 代码： https://github.com/LeapLabTHU/DAT 2022年1月 1 简介 与CNN模型相比，基于Transformer的模型具有更大的感受野，擅长于建模长期依赖关系，在大量训练数据和模型参数的情况下取得了优异的性能。但是，计算成本较高，收敛速度较慢，过拟合的风险增加。 为了降低计算复杂度， Swin Transformer采用基于Window的局部注意力来限制Local Window中的注意
Vision Transformer with Deformable Attention
weixin_42714574的博客
01-18 6995
DAT title: Vision Transformer with Deformable Attention 论文：https://arxiv.org/abs/2201.00520 代码：https://github.com/LeapLabTHU/DAT Introduction ​ 在ViT中使用密集的注意力会导致内存和计算成本过高，特征会受到超出兴趣区域的不相关部分的影响。另一方面，在PVT或Swin Transformer 中采用的稀疏注意里力是数据不可知的，可能会限制建模长期关系的能力。 ​
DAT：Vision Transformer with Deformable Attention
qq_45122568的博客
06-30 1896
这篇文章是相对于Swin-Transformer和PVT进行改进，加入了可变形机制，同时控制网络不增加太多的计算量，作者认为，缩小q对应的k的范围，能够减少无关信息的干扰，增强信息的捕捉，于是引入了到注意力模块中，提出了一种新的注意力模块：可变形多头注意力模块——对k和v进行DCN偏移后再计算注意力。将这个模块替换到Swin-Transformer的第三四阶段的滑动窗口注意力部分，获得了较好的实验性能。原文链接：Vision Transformer with Deformable Attention 源码地
Vision Transformer | CVPR 2022 - Vision Transformer with Deformable Attention
画心
06-03 1940
Deformable Attention被提出来针对Attention操作引入数据依赖的稀疏注意力
DAT：Vision Transformer with Deformable Attention——可变形注意力视觉Transformer
最新发布
Together_CZ的博客
01-08 2666
DAT：Vision Transformer with Deformable Attention——可变形注意力视觉Transformer
论文阅读——Vision Transformer with Deformable Attention
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03-13 1661
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Wangzx的博客
05-12 7439
文献阅读（二十一）讲解论文导读及任务背景：泛读：论文总览及模型结构：论文精读：论文算法模型总览论文算法模型的细节1——向量转换、计算层论文算法模型的细节2——注意力实验设置及结果分析实验分析：相关工作论文总结：代码实现分析： 学习目标： 论文导读及任务背景： 传统的情感分析（SA）主要是面向文档或者句子，也就是文档层面的情感分类（document-level sentiment classification），这种粗粒度的分类只考虑文档整体的情感倾向性（sentiment polarity），在现实应
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04-22 3448
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05-09 2165
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