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笔记:transformer系列

1、和其他网络的比较 

 自注意力机制适合处理长文本,并行度好,在GPU上,CNN和Self-attention性能差不多,在TPU(Tensor Processing Uni)效果更好。

总结:

  • 自注意力池化层将x_{i}当做key,value,query来对序列抽取特征。
  • 完全并行,最长序列为1,但对长序列计算复杂度高
  • 位置编码在输入中加入位置信息,使得自注意力能够学习位置信息。

2、输入特点

原生的Transformer中nn.embeding输入需要非负整数,且范围在[0,100]之间(试出来的,未必准确),这是对不同长度的单词维度进行扩展,但是对于图像或者其他类别而言未必是最后一个维度大小不一致,可以参考ViT将nn.embeding换成nn.Linear,还需要修改mask.

3、网络介绍

ViT

DETR基本思想:

        1、先用CNN得到各个Patch作为输入,在套用transformer做编码和解码

        2、编码和VIT一样,重点在解码,直接预测100个坐标框。

整体网络架构:

        object quries是核心:让它学会怎么从原始特征找到物体的位置。

        Encoder完成的任务:得到各个目标注意力结果,准备好特征。

Trac

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