vit pytorch
1.9.1
Реализация Vision Transformer, простого способа достижения SOTA в классификации изображений с помощью только одного преобразователя-кодировщика в Pytorch. Значение более подробно объясняется в видео Янника Килчера. На самом деле здесь особо нечего кодировать, но можно выложить это для всех, чтобы ускорить революцию внимания.
Информацию о реализации Pytorch с предварительно обученными моделями можно найти в репозитории Росса Вайтмана здесь.
Официальный репозиторий Jax находится здесь.
Здесь также существует перевод tensorflow2, созданный ученым-исследователем Джуно Кимом!
Льняной перевод Энрико Шипполе!
$ pip install vit-pytorch import torch
from vit_pytorch import ViT
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
preds = v ( img ) # (1, 1000) image_size : интервал.patch_size : int.image_size должен делиться на patch_size .n = (image_size // patch_size) ** 2 , n должно быть больше 16 .num_classes : int.dim : инт.nn.Linear(..., dim) .depth : инт.heads : инт.mlp_dim : интервал.channels : int, по умолчанию 3 .dropout : плавающее значение между [0, 1] , по умолчанию 0. .emb_dropout : плавающее значение между [0, 1] , по умолчанию 0 .pool : строка, либо пул токенов cls , либо mean пул Обновление от тех же авторов оригинальной статьи предлагает упрощения ViT , которые позволяют ему тренироваться быстрее и лучше.
Среди этих упрощений можно назвать 2D-синусоидальное позиционное внедрение, глобальное среднее объединение (без токена CLS), отсутствие отсева, размеры пакетов 1024, а не 4096, а также использование дополнений RandAugment и MixUp. Они также показывают, что простая линейка в конце не существенно хуже оригинальной головы MLP.
Вы можете использовать его, импортировав SimpleViT как показано ниже.
import torch
from vit_pytorch import SimpleViT
v = SimpleViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
preds = v ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье предлагается использовать гибкость внимания и маскировки для последовательностей переменной длины для обучения изображений множественного разрешения, упакованных в один пакет. Они демонстрируют гораздо более быстрое обучение и повышенную точность, единственной ценой которых является дополнительная сложность архитектуры и загрузки данных. Они используют факторизованное двумерное позиционное кодирование, отбрасывание токенов, а также нормализацию ключа запроса.
Вы можете использовать его следующим образом
import torch
from vit_pytorch . na_vit import NaViT
v = NaViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1 ,
token_dropout_prob = 0.1 # token dropout of 10% (keep 90% of tokens)
)
# 5 images of different resolutions - List[List[Tensor]]
# for now, you'll have to correctly place images in same batch element as to not exceed maximum allowed sequence length for self-attention w/ masking
images = [
[ torch . randn ( 3 , 256 , 256 ), torch . randn ( 3 , 128 , 128 )],
[ torch . randn ( 3 , 128 , 256 ), torch . randn ( 3 , 256 , 128 )],
[ torch . randn ( 3 , 64 , 256 )]
]
preds = v ( images ) # (5, 1000) - 5, because 5 images of different resolution aboveИли, если вы предпочитаете, чтобы платформа автоматически группировала изображения в последовательности переменной длины, которые не превышают определенную максимальную длину
images = [
torch . randn ( 3 , 256 , 256 ),
torch . randn ( 3 , 128 , 128 ),
torch . randn ( 3 , 128 , 256 ),
torch . randn ( 3 , 256 , 128 ),
torch . randn ( 3 , 64 , 256 )
]
preds = v (
images ,
group_images = True ,
group_max_seq_len = 64
) # (5, 1000) Наконец, если вы хотите использовать вариант NaViT с использованием вложенных тензоров (которые вообще исключают большую часть маскировки и заполнения), убедитесь, что вы используете версию 2.5 , и импортируйте следующим образом:
import torch
from vit_pytorch . na_vit_nested_tensor import NaViT
v = NaViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0. ,
emb_dropout = 0. ,
token_dropout_prob = 0.1
)
# 5 images of different resolutions - List[Tensor]
images = [
torch . randn ( 3 , 256 , 256 ), torch . randn ( 3 , 128 , 128 ),
torch . randn ( 3 , 128 , 256 ), torch . randn ( 3 , 256 , 128 ),
torch . randn ( 3 , 64 , 256 )
]
preds = v ( images )
assert preds . shape == ( 5 , 1000 )
Недавняя статья показала, что использование токена дистилляции для дистилляции знаний из сверточных сетей в преобразователь зрения может привести к появлению небольших и эффективных преобразователей зрения. Этот репозиторий предлагает средства для простой дистилляции.
бывший. перегонка с Resnet50 (или любого преподавателя) на преобразователь зрения
import torch
from torchvision . models import resnet50
from vit_pytorch . distill import DistillableViT , DistillWrapper
teacher = resnet50 ( pretrained = True )
v = DistillableViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
distiller = DistillWrapper (
student = v ,
teacher = teacher ,
temperature = 3 , # temperature of distillation
alpha = 0.5 , # trade between main loss and distillation loss
hard = False # whether to use soft or hard distillation
)
img = torch . randn ( 2 , 3 , 256 , 256 )
labels = torch . randint ( 0 , 1000 , ( 2 ,))
loss = distiller ( img , labels )
loss . backward ()
# after lots of training above ...
pred = v ( img ) # (2, 1000) Класс DistillableViT идентичен ViT за исключением того, как обрабатывается прямой проход, поэтому вы сможете загрузить параметры обратно в ViT после завершения обучения дистилляции.
Вы также можете использовать удобный метод .to_vit для экземпляра DistillableViT чтобы вернуть экземпляр ViT .
v = v . to_vit ()
type ( v ) # <class 'vit_pytorch.vit_pytorch.ViT'> В этой статье отмечается, что ViT с трудом удается присутствовать на большей глубине (более 12 слоев), и предлагается смешивать внимание каждой головы после софтмакса в качестве решения, получившего название Re-attention. Результаты совпадают с результатами исследования Talking Heads от НЛП.
Вы можете использовать его следующим образом
import torch
from vit_pytorch . deepvit import DeepViT
v = DeepViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
preds = v ( img ) # (1, 1000) В этом документе также отмечается сложность обучения преобразователей зрения на больших глубинах и предлагаются два решения. Сначала предлагается выполнить поканальное умножение вывода остаточного блока. Во-вторых, он предлагает, чтобы патчи взаимодействовали друг с другом, и позволял токену CLS обрабатывать исправления только на последних нескольких уровнях.
Они также добавляют Talking Heads, отмечая улучшения.
Вы можете использовать эту схему следующим образом
import torch
from vit_pytorch . cait import CaiT
v = CaiT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 12 , # depth of transformer for patch to patch attention only
cls_depth = 2 , # depth of cross attention of CLS tokens to patch
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1 ,
layer_dropout = 0.05 # randomly dropout 5% of the layers
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
preds = v ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье предлагается, чтобы первая пара слоев понижала дискретизацию последовательности изображений путем развертывания, что приводило к перекрытию данных изображения в каждом токене, как показано на рисунке выше. Вы можете использовать этот вариант ViT следующим образом.
import torch
from vit_pytorch . t2t import T2TViT
v = T2TViT (
dim = 512 ,
image_size = 224 ,
depth = 5 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 512 ,
num_classes = 1000 ,
t2t_layers = (( 7 , 4 ), ( 3 , 2 ), ( 3 , 2 )) # tuples of the kernel size and stride of each consecutive layers of the initial token to token module
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
preds = v ( img ) # (1, 1000) CCT предлагает компактные преобразователи, используя свертки вместо исправлений и выполнения пула последовательностей. Это позволяет ЦКТ иметь высокую точность и небольшое количество параметров.
Вы можете использовать это двумя методами
import torch
from vit_pytorch . cct import CCT
cct = CCT (
img_size = ( 224 , 448 ),
embedding_dim = 384 ,
n_conv_layers = 2 ,
kernel_size = 7 ,
stride = 2 ,
padding = 3 ,
pooling_kernel_size = 3 ,
pooling_stride = 2 ,
pooling_padding = 1 ,
num_layers = 14 ,
num_heads = 6 ,
mlp_ratio = 3. ,
num_classes = 1000 ,
positional_embedding = 'learnable' , # ['sine', 'learnable', 'none']
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 448 )
pred = cct ( img ) # (1, 1000) В качестве альтернативы вы можете использовать одну из нескольких предварительно определенных моделей [2,4,6,7,8,14,16] которые заранее определяют количество слоев, количество головок внимания, коэффициент mlp и размер встраивания.
import torch
from vit_pytorch . cct import cct_14
cct = cct_14 (
img_size = 224 ,
n_conv_layers = 1 ,
kernel_size = 7 ,
stride = 2 ,
padding = 3 ,
pooling_kernel_size = 3 ,
pooling_stride = 2 ,
pooling_padding = 1 ,
num_classes = 1000 ,
positional_embedding = 'learnable' , # ['sine', 'learnable', 'none']
)Официальный репозиторий содержит ссылки на предварительно обученные контрольные точки модели.
В этой статье предлагается использовать два преобразователя зрения, обрабатывающих изображение в разных масштабах, время от времени обслуживая один из них. Они демонстрируют улучшения по сравнению с базовым преобразователем зрения.
import torch
from vit_pytorch . cross_vit import CrossViT
v = CrossViT (
image_size = 256 ,
num_classes = 1000 ,
depth = 4 , # number of multi-scale encoding blocks
sm_dim = 192 , # high res dimension
sm_patch_size = 16 , # high res patch size (should be smaller than lg_patch_size)
sm_enc_depth = 2 , # high res depth
sm_enc_heads = 8 , # high res heads
sm_enc_mlp_dim = 2048 , # high res feedforward dimension
lg_dim = 384 , # low res dimension
lg_patch_size = 64 , # low res patch size
lg_enc_depth = 3 , # low res depth
lg_enc_heads = 8 , # low res heads
lg_enc_mlp_dim = 2048 , # low res feedforward dimensions
cross_attn_depth = 2 , # cross attention rounds
cross_attn_heads = 8 , # cross attention heads
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
pred = v ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье предлагается уменьшить выборку токенов с помощью процедуры объединения с использованием глубинных сверток.
import torch
from vit_pytorch . pit import PiT
v = PiT (
image_size = 224 ,
patch_size = 14 ,
dim = 256 ,
num_classes = 1000 ,
depth = ( 3 , 3 , 3 ), # list of depths, indicating the number of rounds of each stage before a downsample
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
# forward pass now returns predictions and the attention maps
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
preds = v ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье предлагается ряд изменений, в том числе (1) сверточное встраивание вместо фрагментарного проецирования (2) поэтапное понижение дискретизации (3) дополнительная нелинейность внимания (4) 2d относительные позиционные смещения вместо начального абсолютного позиционного смещения (5 ) пакетная норма вместо Layernorm.
Официальный репозиторий
import torch
from vit_pytorch . levit import LeViT
levit = LeViT (
image_size = 224 ,
num_classes = 1000 ,
stages = 3 , # number of stages
dim = ( 256 , 384 , 512 ), # dimensions at each stage
depth = 4 , # transformer of depth 4 at each stage
heads = ( 4 , 6 , 8 ), # heads at each stage
mlp_mult = 2 ,
dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
levit ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье предлагается смешивать извилины и внимание. В частности, свертки используются для внедрения и понижения разрешения изображения/карты объектов в три этапа. Глубокая свертка также используется для проецирования запросов, ключей и значений, привлекающих внимание.
import torch
from vit_pytorch . cvt import CvT
v = CvT (
num_classes = 1000 ,
s1_emb_dim = 64 , # stage 1 - dimension
s1_emb_kernel = 7 , # stage 1 - conv kernel
s1_emb_stride = 4 , # stage 1 - conv stride
s1_proj_kernel = 3 , # stage 1 - attention ds-conv kernel size
s1_kv_proj_stride = 2 , # stage 1 - attention key / value projection stride
s1_heads = 1 , # stage 1 - heads
s1_depth = 1 , # stage 1 - depth
s1_mlp_mult = 4 , # stage 1 - feedforward expansion factor
s2_emb_dim = 192 , # stage 2 - (same as above)
s2_emb_kernel = 3 ,
s2_emb_stride = 2 ,
s2_proj_kernel = 3 ,
s2_kv_proj_stride = 2 ,
s2_heads = 3 ,
s2_depth = 2 ,
s2_mlp_mult = 4 ,
s3_emb_dim = 384 , # stage 3 - (same as above)
s3_emb_kernel = 3 ,
s3_emb_stride = 2 ,
s3_proj_kernel = 3 ,
s3_kv_proj_stride = 2 ,
s3_heads = 4 ,
s3_depth = 10 ,
s3_mlp_mult = 4 ,
dropout = 0.
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
pred = v ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье предлагается смешивать локальное и глобальное внимание, а также генератор кодирования позиции (предложенный в CPVT) и глобальное объединение средних значений для достижения тех же результатов, что и Swin, без дополнительной сложности, связанной со сдвигом окон, токенами CLS или позиционными встраиваниями.
import torch
from vit_pytorch . twins_svt import TwinsSVT
model = TwinsSVT (
num_classes = 1000 , # number of output classes
s1_emb_dim = 64 , # stage 1 - patch embedding projected dimension
s1_patch_size = 4 , # stage 1 - patch size for patch embedding
s1_local_patch_size = 7 , # stage 1 - patch size for local attention
s1_global_k = 7 , # stage 1 - global attention key / value reduction factor, defaults to 7 as specified in paper
s1_depth = 1 , # stage 1 - number of transformer blocks (local attn -> ff -> global attn -> ff)
s2_emb_dim = 128 , # stage 2 (same as above)
s2_patch_size = 2 ,
s2_local_patch_size = 7 ,
s2_global_k = 7 ,
s2_depth = 1 ,
s3_emb_dim = 256 , # stage 3 (same as above)
s3_patch_size = 2 ,
s3_local_patch_size = 7 ,
s3_global_k = 7 ,
s3_depth = 5 ,
s4_emb_dim = 512 , # stage 4 (same as above)
s4_patch_size = 2 ,
s4_local_patch_size = 7 ,
s4_global_k = 7 ,
s4_depth = 4 ,
peg_kernel_size = 3 , # positional encoding generator kernel size
dropout = 0. # dropout
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
pred = model ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье предлагается разделить карту объектов на локальные регионы, при этом локальные токены взаимодействуют друг с другом. Каждый локальный регион имеет свой собственный региональный токен, который затем обслуживает все его локальные токены, а также другие региональные токены.
Вы можете использовать его следующим образом
import torch
from vit_pytorch . regionvit import RegionViT
model = RegionViT (
dim = ( 64 , 128 , 256 , 512 ), # tuple of size 4, indicating dimension at each stage
depth = ( 2 , 2 , 8 , 2 ), # depth of the region to local transformer at each stage
window_size = 7 , # window size, which should be either 7 or 14
num_classes = 1000 , # number of output classes
tokenize_local_3_conv = False , # whether to use a 3 layer convolution to encode the local tokens from the image. the paper uses this for the smaller models, but uses only 1 conv (set to False) for the larger models
use_peg = False , # whether to use positional generating module. they used this for object detection for a boost in performance
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
pred = model ( img ) # (1, 1000) 
Эта статья превосходит PVT и Swin, используя чередующееся локальное и глобальное внимание. Глобальное внимание осуществляется по оконному измерению для уменьшения сложности, во многом аналогично схеме, используемой для осевого внимания.
У них также есть межмасштабный слой внедрения, который, как они показали, является общим слоем, который может улучшить все преобразователи зрения. Также было сформулировано динамическое относительное позиционное смещение, позволяющее сети обобщать изображения с более высоким разрешением.
import torch
from vit_pytorch . crossformer import CrossFormer
model = CrossFormer (
num_classes = 1000 , # number of output classes
dim = ( 64 , 128 , 256 , 512 ), # dimension at each stage
depth = ( 2 , 2 , 8 , 2 ), # depth of transformer at each stage
global_window_size = ( 8 , 4 , 2 , 1 ), # global window sizes at each stage
local_window_size = 7 , # local window size (can be customized for each stage, but in paper, held constant at 7 for all stages)
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
pred = model ( img ) # (1, 1000) 
В этом документе Bytedance AI предлагаются модули масштабируемого самообслуживания (SSA) и интерактивного оконного самообслуживания (IWSA). SSA облегчает вычисления, необходимые на более ранних этапах, уменьшая карту функций ключ/значение на некоторый коэффициент ( reduction_factor ), одновременно модулируя размерность запросов и ключей ( ssa_dim_key ). IWSA выполняет самообслуживание в локальных окнах, как и другие документы, преобразующие зрение. Однако они добавляют остаток значений, прошедших через свертку размера ядра 3, которую они назвали локальным интерактивным модулем (LIM).
В этой статье они заявляют, что эта схема превосходит Swin Transformer, а также демонстрирует конкурентоспособность по сравнению с Crossformer.
Вы можете использовать его следующим образом (например, ScalableViT-S)
import torch
from vit_pytorch . scalable_vit import ScalableViT
model = ScalableViT (
num_classes = 1000 ,
dim = 64 , # starting model dimension. at every stage, dimension is doubled
heads = ( 2 , 4 , 8 , 16 ), # number of attention heads at each stage
depth = ( 2 , 2 , 20 , 2 ), # number of transformer blocks at each stage
ssa_dim_key = ( 40 , 40 , 40 , 32 ), # the dimension of the attention keys (and queries) for SSA. in the paper, they represented this as a scale factor on the base dimension per key (ssa_dim_key / dim_key)
reduction_factor = ( 8 , 4 , 2 , 1 ), # downsampling of the key / values in SSA. in the paper, this was represented as (reduction_factor ** -2)
window_size = ( 64 , 32 , None , None ), # window size of the IWSA at each stage. None means no windowing needed
dropout = 0.1 , # attention and feedforward dropout
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
preds = model ( img ) # (1, 1000) 
Еще одна статья Bytedance AI, в которой предлагается глубинно-точечный слой самообслуживания, который, по-видимому, во многом вдохновлен глубоко-разделимой сверткой mobilenet. Наиболее интересным аспектом является повторное использование карты признаков со стадии углубленного внимания к себе в качестве значений для точечного внимания к себе, как показано на диаграмме выше.
Я решил включить только версию SepViT с этим конкретным слоем самообслуживания, поскольку сгруппированные слои внимания не являются чем-то примечательным или новым, и авторы не совсем ясно представляли, как они обращаются с токенами окон для уровня группового самообслуживания. Кроме того, похоже, что только с помощью слоя DSSA они смогли победить Swin.
бывший. СепВиТ-Лайт
import torch
from vit_pytorch . sep_vit import SepViT
v = SepViT (
num_classes = 1000 ,
dim = 32 , # dimensions of first stage, which doubles every stage (32, 64, 128, 256) for SepViT-Lite
dim_head = 32 , # attention head dimension
heads = ( 1 , 2 , 4 , 8 ), # number of heads per stage
depth = ( 1 , 2 , 6 , 2 ), # number of transformer blocks per stage
window_size = 7 , # window size of DSS Attention block
dropout = 0.1 # dropout
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
preds = v ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье предлагается гибридная сеть свертки/внимания, использующая MBConv со стороны свертки, а затем осевое разреженное внимание блоков/сеток.
Они также утверждают, что этот конкретный преобразователь зрения хорош для генеративных моделей (GAN).
бывший. МаксВиТ-С
import torch
from vit_pytorch . max_vit import MaxViT
v = MaxViT (
num_classes = 1000 ,
dim_conv_stem = 64 , # dimension of the convolutional stem, would default to dimension of first layer if not specified
dim = 96 , # dimension of first layer, doubles every layer
dim_head = 32 , # dimension of attention heads, kept at 32 in paper
depth = ( 2 , 2 , 5 , 2 ), # number of MaxViT blocks per stage, which consists of MBConv, block-like attention, grid-like attention
window_size = 7 , # window size for block and grids
mbconv_expansion_rate = 4 , # expansion rate of MBConv
mbconv_shrinkage_rate = 0.25 , # shrinkage rate of squeeze-excitation in MBConv
dropout = 0.1 # dropout
)
img = torch . randn ( 2 , 3 , 224 , 224 )
preds = v ( img ) # (2, 1000) 
В этой статье было решено обрабатывать изображение поэтапно иерархически, уделяя внимание только токенам локальных блоков, которые объединяются по мере продвижения вверх по иерархии. Агрегация выполняется в плоскости изображения и содержит свертку и последующий maxpool, позволяющий передавать информацию через границу.
Вы можете использовать его со следующим кодом (например, NesT-T)
import torch
from vit_pytorch . nest import NesT
nest = NesT (
image_size = 224 ,
patch_size = 4 ,
dim = 96 ,
heads = 3 ,
num_hierarchies = 3 , # number of hierarchies
block_repeats = ( 2 , 2 , 8 ), # the number of transformer blocks at each hierarchy, starting from the bottom
num_classes = 1000
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
pred = nest ( img ) # (1, 1000) 
В этом документе представлен MobileViT, легкий преобразователь зрения общего назначения для мобильных устройств. MobileViT представляет другой взгляд на глобальную обработку информации с помощью преобразователей.
Вы можете использовать его со следующим кодом (например, mobilevit_xs)
import torch
from vit_pytorch . mobile_vit import MobileViT
mbvit_xs = MobileViT (
image_size = ( 256 , 256 ),
dims = [ 96 , 120 , 144 ],
channels = [ 16 , 32 , 48 , 48 , 64 , 64 , 80 , 80 , 96 , 96 , 384 ],
num_classes = 1000
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
pred = mbvit_xs ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье рассматривается перекрестное ковариационное внимание (сокращенно XCA). Можно думать об этом как о привлечении внимания к измерению признаков, а не к пространству (другой перспективой может быть динамическая свертка 1x1, где ядром является карта внимания, определяемая пространственными корреляциями).
Технически это означает простое транспонирование запроса, ключа и значений перед выполнением проверки косинусного сходства с изученной температурой.
import torch
from vit_pytorch . xcit import XCiT
v = XCiT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 12 , # depth of xcit transformer
cls_depth = 2 , # depth of cross attention of CLS tokens to patch, attention pool at end
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1 ,
layer_dropout = 0.05 , # randomly dropout 5% of the layers
local_patch_kernel_size = 3 # kernel size of the local patch interaction module (depthwise convs)
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
preds = v ( img ) # (1, 1000) 
В этой статье предлагается простая схема моделирования маскированных изображений (SimMIM), использующая только линейную проекцию замаскированных токенов в пространство пикселей с последующей потерей L1 со значениями пикселей замаскированных патчей. Результаты конкурентоспособны по сравнению с другими, более сложными подходами.
Вы можете использовать это следующим образом
import torch
from vit_pytorch import ViT
from vit_pytorch . simmim import SimMIM
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048
)
mim = SimMIM (
encoder = v ,
masking_ratio = 0.5 # they found 50% to yield the best results
)
images = torch . randn ( 8 , 3 , 256 , 256 )
loss = mim ( images )
loss . backward ()
# that's all!
# do the above in a for loop many times with a lot of images and your vision transformer will learn
torch . save ( v . state_dict (), './trained-vit.pt' )
В новой статье Кайминга Хэ предлагается простая схема автоэнкодера, в которой преобразователь изображения обрабатывает набор немаскированных участков, а декодер меньшего размера пытается восстановить значения замаскированных пикселей.
Краткий обзор статьи DeepReader
AI Кофе-брейк с Летицией
Вы можете использовать его со следующим кодом
import torch
from vit_pytorch import ViT , MAE
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048
)
mae = MAE (
encoder = v ,
masking_ratio = 0.75 , # the paper recommended 75% masked patches
decoder_dim = 512 , # paper showed good results with just 512
decoder_depth = 6 # anywhere from 1 to 8
)
images = torch . randn ( 8 , 3 , 256 , 256 )
loss = mae ( images )
loss . backward ()
# that's all!
# do the above in a for loop many times with a lot of images and your vision transformer will learn
# save your improved vision transformer
torch . save ( v . state_dict (), './trained-vit.pt' )Благодаря Заку вы можете тренироваться, используя исходную задачу прогнозирования замаскированных участков, представленную в статье, со следующим кодом.
import torch
from vit_pytorch import ViT
from vit_pytorch . mpp import MPP
model = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
mpp_trainer = MPP (
transformer = model ,
patch_size = 32 ,
dim = 1024 ,
mask_prob = 0.15 , # probability of using token in masked prediction task
random_patch_prob = 0.30 , # probability of randomly replacing a token being used for mpp
replace_prob = 0.50 , # probability of replacing a token being used for mpp with the mask token
)
opt = torch . optim . Adam ( mpp_trainer . parameters (), lr = 3e-4 )
def sample_unlabelled_images ():
return torch . FloatTensor ( 20 , 3 , 256 , 256 ). uniform_ ( 0. , 1. )
for _ in range ( 100 ):
images = sample_unlabelled_images ()
loss = mpp_trainer ( images )
opt . zero_grad ()
loss . backward ()
opt . step ()
# save your improved network
torch . save ( model . state_dict (), './pretrained-net.pt' )
Новая статья, в которой представлены критерии предварительного обучения для прогнозирования позиции в маске. Эта стратегия более эффективна, чем стратегия маскированного автоэнкодера, и имеет сопоставимую производительность.
import torch
from vit_pytorch . mp3 import ViT , MP3
v = ViT (
num_classes = 1000 ,
image_size = 256 ,
patch_size = 8 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
)
mp3 = MP3 (
vit = v ,
masking_ratio = 0.75
)
images = torch . randn ( 8 , 3 , 256 , 256 )
loss = mp3 ( images )
loss . backward ()
# that's all!
# do the above in a for loop many times with a lot of images and your vision transformer will learn
# save your improved vision transformer
torch . save ( v . state_dict (), './trained-vit.pt' )
В этой статье предлагается использовать оценки внимания CLS, заново взвешенные по нормам заголовков значений, как средство отбрасывания неважных токенов на разных уровнях.
import torch
from vit_pytorch . ats_vit import ViT
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 16 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
max_tokens_per_depth = ( 256 , 128 , 64 , 32 , 16 , 8 ), # a tuple that denotes the maximum number of tokens that any given layer should have. if the layer has greater than this amount, it will undergo adaptive token sampling
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 4 , 3 , 256 , 256 )
preds = v ( img ) # (4, 1000)
# you can also get a list of the final sampled patch ids
# a value of -1 denotes padding
preds , token_ids = v ( img , return_sampled_token_ids = True ) # (4, 1000), (4, <=8) 
В этом документе предлагается простой модуль (Patch Merger) для уменьшения количества токенов на любом уровне преобразователя зрения без ущерба для производительности.
import torch
from vit_pytorch . vit_with_patch_merger import ViT
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 16 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 12 ,
heads = 8 ,
patch_merge_layer = 6 , # at which transformer layer to do patch merging
patch_merge_num_tokens = 8 , # the output number of tokens from the patch merge
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 4 , 3 , 256 , 256 )
preds = v ( img ) # (4, 1000) Также можно использовать модуль PatchMerger отдельно.
import torch
from vit_pytorch . vit_with_patch_merger import PatchMerger
merger = PatchMerger (
dim = 1024 ,
num_tokens_out = 8 # output number of tokens
)
features = torch . randn ( 4 , 256 , 1024 ) # (batch, num tokens, dimension)
out = merger ( features ) # (4, 8, 1024) 
В этой статье предлагается новая функция «изображение для исправления», которая включает сдвиги изображения перед нормализацией и разделением изображения на фрагменты. Я обнаружил, что переключение чрезвычайно полезно в некоторых других работах с трансформаторами, поэтому решил включить его для дальнейших исследований. Сюда также входит LSA с изученной температурой и маскированием внимания токена к самому себе.
Вы можете использовать следующим образом:
import torch
from vit_pytorch . vit_for_small_dataset import ViT
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 16 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 4 , 3 , 256 , 256 )
preds = v ( img ) # (1, 1000) Вы также можете использовать SPT из этой статьи как автономный модуль.
import torch
from vit_pytorch . vit_for_small_dataset import SPT
spt = SPT (
dim = 1024 ,
patch_size = 16 ,
channels = 3
)
img = torch . randn ( 4 , 3 , 256 , 256 )
tokens = spt ( img ) # (4, 256, 1024) По многочисленным просьбам я начну расширять некоторые архитектуры из этого репозитория до 3D ViT для использования с видео, медицинскими изображениями и т. д.
Вам нужно будет передать два дополнительных гиперпараметра: (1) количество frames и (2) размер патча по размеру frame_patch_size
Для начала 3D ВИТ
import torch
from vit_pytorch . vit_3d import ViT
v = ViT (
image_size = 128 , # image size
frames = 16 , # number of frames
image_patch_size = 16 , # image patch size
frame_patch_size = 2 , # frame patch size
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
video = torch . randn ( 4 , 3 , 16 , 128 , 128 ) # (batch, channels, frames, height, width)
preds = v ( video ) # (4, 1000)3D Простой ВИТ
import torch
from vit_pytorch . simple_vit_3d import SimpleViT
v = SimpleViT (
image_size = 128 , # image size
frames = 16 , # number of frames
image_patch_size = 16 , # image patch size
frame_patch_size = 2 , # frame patch size
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048
)
video = torch . randn ( 4 , 3 , 16 , 128 , 128 ) # (batch, channels, frames, height, width)
preds = v ( video ) # (4, 1000)3D-версия ЦКТ
import torch
from vit_pytorch . cct_3d import CCT
cct = CCT (
img_size = 224 ,
num_frames = 8 ,
embedding_dim = 384 ,
n_conv_layers = 2 ,
frame_kernel_size = 3 ,
kernel_size = 7 ,
stride = 2 ,
padding = 3 ,
pooling_kernel_size = 3 ,
pooling_stride = 2 ,
pooling_padding = 1 ,
num_layers = 14 ,
num_heads = 6 ,
mlp_ratio = 3. ,
num_classes = 1000 ,
positional_embedding = 'learnable'
)
video = torch . randn ( 1 , 3 , 8 , 224 , 224 ) # (batch, channels, frames, height, width)
pred = cct ( video )
В этой статье предлагаются три различных типа архитектуры для эффективного внимания к видео, основной темой которых является факторизация внимания в пространстве и времени. Этот репозиторий включает в себя факторизованный кодер и факторизованный вариант самообслуживания. Вариант факторизованного кодера представляет собой пространственный преобразователь, за которым следует временной преобразователь. Факторизованный вариант самовнимания представляет собой пространственно-временной преобразователь с чередующимися пространственными и временными уровнями самовнимания.
import torch
from vit_pytorch . vivit import ViT
v = ViT (
image_size = 128 , # image size
frames = 16 , # number of frames
image_patch_size = 16 , # image patch size
frame_patch_size = 2 , # frame patch size
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
spatial_depth = 6 , # depth of the spatial transformer
temporal_depth = 6 , # depth of the temporal transformer
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048 ,
variant = 'factorized_encoder' , # or 'factorized_self_attention'
)
video = torch . randn ( 4 , 3 , 16 , 128 , 128 ) # (batch, channels, frames, height, width)
preds = v ( video ) # (4, 1000) 
В этой статье предлагается распараллелить несколько блоков внимания и прямой связи на каждом уровне (2 блока), утверждая, что их легче тренировать без потери производительности.
Вы можете попробовать этот вариант следующим образом
import torch
from vit_pytorch . parallel_vit import ViT
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 16 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048 ,
num_parallel_branches = 2 , # in paper, they claimed 2 was optimal
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 4 , 3 , 256 , 256 )
preds = v ( img ) # (4, 1000) 
В этом документе показано, что добавление обучаемых токенов памяти на каждом уровне преобразователя изображения может значительно улучшить результаты точной настройки (в дополнение к обучаемым токенам CLS для конкретных задач и головке адаптера).
Вы можете использовать это со специально модифицированным ViT следующим образом:
import torch
from vit_pytorch . learnable_memory_vit import ViT , Adapter
# normal base ViT
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 16 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 4 , 3 , 256 , 256 )
logits = v ( img ) # (4, 1000)
# do your usual training with ViT
# ...
# then, to finetune, just pass the ViT into the Adapter class
# you can do this for multiple Adapters, as shown below
adapter1 = Adapter (
vit = v ,
num_classes = 2 , # number of output classes for this specific task
num_memories_per_layer = 5 # number of learnable memories per layer, 10 was sufficient in paper
)
logits1 = adapter1 ( img ) # (4, 2) - predict 2 classes off frozen ViT backbone with learnable memories and task specific head
# yet another task to finetune on, this time with 4 classes
adapter2 = Adapter (
vit = v ,
num_classes = 4 ,
num_memories_per_layer = 10
)
logits2 = adapter2 ( img ) # (4, 4) - predict 4 classes off frozen ViT backbone with learnable memories and task specific head 
Вы можете обучать ViT с помощью новейшей методики самообучения SOTA, Dino, с помощью следующего кода.
Видео Янника Килчера
import torch
from vit_pytorch import ViT , Dino
model = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 8 ,
mlp_dim = 2048
)
learner = Dino (
model ,
image_size = 256 ,
hidden_layer = 'to_latent' , # hidden layer name or index, from which to extract the embedding
projection_hidden_size = 256 , # projector network hidden dimension
projection_layers = 4 , # number of layers in projection network
num_classes_K = 65336 , # output logits dimensions (referenced as K in paper)
student_temp = 0.9 , # student temperature
teacher_temp = 0.04 , # teacher temperature, needs to be annealed from 0.04 to 0.07 over 30 epochs
local_upper_crop_scale = 0.4 , # upper bound for local crop - 0.4 was recommended in the paper
global_lower_crop_scale = 0.5 , # lower bound for global crop - 0.5 was recommended in the paper
moving_average_decay = 0.9 , # moving average of encoder - paper showed anywhere from 0.9 to 0.999 was ok
center_moving_average_decay = 0.9 , # moving average of teacher centers - paper showed anywhere from 0.9 to 0.999 was ok
)
opt = torch . optim . Adam ( learner . parameters (), lr = 3e-4 )
def sample_unlabelled_images ():
return torch . randn ( 20 , 3 , 256 , 256 )
for _ in range ( 100 ):
images = sample_unlabelled_images ()
loss = learner ( images )
opt . zero_grad ()
loss . backward ()
opt . step ()
learner . update_moving_average () # update moving average of teacher encoder and teacher centers
# save your improved network
torch . save ( model . state_dict (), './pretrained-net.pt' )
EsViT — это вариант Dino (см. выше), переработанный для поддержки эффективных ViT с объединением/понижением патчей с учетом дополнительных региональных потерь между расширенными представлениями. Процитируем аннотацию: он outperforms its supervised counterpart on 17 out of 18 datasets при в 3 раза более высокой пропускной способности.
Несмотря на то, что он назван так, как будто это новый вариант ViT , на самом деле это всего лишь стратегия для обучения любого многоэтапного ViT (в статье основное внимание уделялось Swin). Пример ниже покажет, как использовать его с CvT . Вам нужно будет установить в качестве hidden_layer имя слоя в вашем эффективном ViT, который выводит несредние объединенные визуальные представления, непосредственно перед глобальным объединением и проецированием в логиты.
import torch
from vit_pytorch . cvt import CvT
from vit_pytorch . es_vit import EsViTTrainer
cvt = CvT (
num_classes = 1000 ,
s1_emb_dim = 64 ,
s1_emb_kernel = 7 ,
s1_emb_stride = 4 ,
s1_proj_kernel = 3 ,
s1_kv_proj_stride = 2 ,
s1_heads = 1 ,
s1_depth = 1 ,
s1_mlp_mult = 4 ,
s2_emb_dim = 192 ,
s2_emb_kernel = 3 ,
s2_emb_stride = 2 ,
s2_proj_kernel = 3 ,
s2_kv_proj_stride = 2 ,
s2_heads = 3 ,
s2_depth = 2 ,
s2_mlp_mult = 4 ,
s3_emb_dim = 384 ,
s3_emb_kernel = 3 ,
s3_emb_stride = 2 ,
s3_proj_kernel = 3 ,
s3_kv_proj_stride = 2 ,
s3_heads = 4 ,
s3_depth = 10 ,
s3_mlp_mult = 4 ,
dropout = 0.
)
learner = EsViTTrainer (
cvt ,
image_size = 256 ,
hidden_layer = 'layers' , # hidden layer name or index, from which to extract the embedding
projection_hidden_size = 256 , # projector network hidden dimension
projection_layers = 4 , # number of layers in projection network
num_classes_K = 65336 , # output logits dimensions (referenced as K in paper)
student_temp = 0.9 , # student temperature
teacher_temp = 0.04 , # teacher temperature, needs to be annealed from 0.04 to 0.07 over 30 epochs
local_upper_crop_scale = 0.4 , # upper bound for local crop - 0.4 was recommended in the paper
global_lower_crop_scale = 0.5 , # lower bound for global crop - 0.5 was recommended in the paper
moving_average_decay = 0.9 , # moving average of encoder - paper showed anywhere from 0.9 to 0.999 was ok
center_moving_average_decay = 0.9 , # moving average of teacher centers - paper showed anywhere from 0.9 to 0.999 was ok
)
opt = torch . optim . AdamW ( learner . parameters (), lr = 3e-4 )
def sample_unlabelled_images ():
return torch . randn ( 8 , 3 , 256 , 256 )
for _ in range ( 1000 ):
images = sample_unlabelled_images ()
loss = learner ( images )
opt . zero_grad ()
loss . backward ()
opt . step ()
learner . update_moving_average () # update moving average of teacher encoder and teacher centers
# save your improved network
torch . save ( cvt . state_dict (), './pretrained-net.pt' )Если вы хотите визуализировать веса внимания (после softmax) для вашего исследования, просто следуйте приведенной ниже процедуре.
import torch
from vit_pytorch . vit import ViT
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
# import Recorder and wrap the ViT
from vit_pytorch . recorder import Recorder
v = Recorder ( v )
# forward pass now returns predictions and the attention maps
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
preds , attns = v ( img )
# there is one extra patch due to the CLS token
attns # (1, 6, 16, 65, 65) - (batch x layers x heads x patch x patch)очистить класс и хуки, как только вы соберете достаточно данных
v = v . eject () # wrapper is discarded and original ViT instance is returned Вы также можете получить доступ к вложениям с помощью оболочки Extractor
import torch
from vit_pytorch . vit import ViT
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
# import Recorder and wrap the ViT
from vit_pytorch . extractor import Extractor
v = Extractor ( v )
# forward pass now returns predictions and the attention maps
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
logits , embeddings = v ( img )
# there is one extra token due to the CLS token
embeddings # (1, 65, 1024) - (batch x patches x model dim) Или, скажем, для CrossViT , у которого есть многомасштабный кодер, который выводит два набора вложений для «больших» и «маленьких» масштабов.
import torch
from vit_pytorch . cross_vit import CrossViT
v = CrossViT (
image_size = 256 ,
num_classes = 1000 ,
depth = 4 ,
sm_dim = 192 ,
sm_patch_size = 16 ,
sm_enc_depth = 2 ,
sm_enc_heads = 8 ,
sm_enc_mlp_dim = 2048 ,
lg_dim = 384 ,
lg_patch_size = 64 ,
lg_enc_depth = 3 ,
lg_enc_heads = 8 ,
lg_enc_mlp_dim = 2048 ,
cross_attn_depth = 2 ,
cross_attn_heads = 8 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
# wrap the CrossViT
from vit_pytorch . extractor import Extractor
v = Extractor ( v , layer_name = 'multi_scale_encoder' ) # take embedding coming from the output of multi-scale-encoder
# forward pass now returns predictions and the attention maps
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 )
logits , embeddings = v ( img )
# there is one extra token due to the CLS token
embeddings # ((1, 257, 192), (1, 17, 384)) - (batch x patches x dimension) <- large and small scales respectively Возможно, найдутся специалисты по компьютерному зрению, которые считают, что внимание по-прежнему страдает от квадратичных издержек. К счастью, у нас есть много новых методов, которые могут помочь. Этот репозиторий предлагает вам возможность подключить свой собственный преобразователь редкого внимания.
Пример с Нистромформером
$ pip install nystrom-attention import torch
from vit_pytorch . efficient import ViT
from nystrom_attention import Nystromformer
efficient_transformer = Nystromformer (
dim = 512 ,
depth = 12 ,
heads = 8 ,
num_landmarks = 256
)
v = ViT (
dim = 512 ,
image_size = 2048 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
transformer = efficient_transformer
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 2048 , 2048 ) # your high resolution picture
v ( img ) # (1, 1000)Другие структуры с разреженным вниманием, которые я очень рекомендую, — это Routing Transformer или Sinkhorn Transformer.
Эта статья намеренно использовала самые ванильные сети внимания, чтобы сделать заявление. Если вы хотите использовать некоторые из последних улучшений для сетей внимания, используйте Encoder из этого репозитория.
бывший.
$ pip install x-transformers import torch
from vit_pytorch . efficient import ViT
from x_transformers import Encoder
v = ViT (
dim = 512 ,
image_size = 224 ,
patch_size = 16 ,
num_classes = 1000 ,
transformer = Encoder (
dim = 512 , # set to be the same as the wrapper
depth = 12 ,
heads = 8 ,
ff_glu = True , # ex. feed forward GLU variant https://arxiv.org/abs/2002.05202
residual_attn = True # ex. residual attention https://arxiv.org/abs/2012.11747
)
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
v ( img ) # (1, 1000) Вы уже можете передавать неквадратные изображения — вам просто нужно убедиться, что ваша высота и ширина меньше или равны image_size и делятся на patch_size
бывший.
import torch
from vit_pytorch import ViT
v = ViT (
image_size = 256 ,
patch_size = 32 ,
num_classes = 1000 ,
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 128 ) # <-- not a square
preds = v ( img ) # (1, 1000) import torch
from vit_pytorch import ViT
v = ViT (
num_classes = 1000 ,
image_size = ( 256 , 128 ), # image size is a tuple of (height, width)
patch_size = ( 32 , 16 ), # patch size is a tuple of (height, width)
dim = 1024 ,
depth = 6 ,
heads = 16 ,
mlp_dim = 2048 ,
dropout = 0.1 ,
emb_dropout = 0.1
)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 128 )
preds = v ( img )Вы пришли из области компьютерного зрения и новичок в трансформерах? Вот несколько ресурсов, которые значительно ускорили мое обучение.
Иллюстрированный трансформер - Джей Аламмар
Трансформеры с нуля - Питер Блум
Трансформатор с аннотациями - Гарвардский НЛП
@article { hassani2021escaping ,
title = { Escaping the Big Data Paradigm with Compact Transformers } ,
author = { Ali Hassani and Steven Walton and Nikhil Shah and Abulikemu Abuduweili and Jiachen Li and Humphrey Shi } ,
year = 2021 ,
url = { https://arxiv.org/abs/2104.05704 } ,
eprint = { 2104.05704 } ,
archiveprefix = { arXiv } ,
primaryclass = { cs.CV }
} @misc { dosovitskiy2020image ,
title = { An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale } ,
author = { Alexey Dosovitskiy and Lucas Beyer and Alexander Kolesnikov and Dirk Weissenborn and Xiaohua Zhai and Thomas Unterthiner and Mostafa Dehghani and Matthias Minderer and Georg Heigold and Sylvain Gelly and Jakob Uszkoreit and Neil Houlsby } ,
year = { 2020 } ,
eprint = { 2010.11929 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { touvron2020training ,
title = { Training data-efficient image transformers & distillation through attention } ,
author = { Hugo Touvron and Matthieu Cord and Matthijs Douze and Francisco Massa and Alexandre Sablayrolles and Hervé Jégou } ,
year = { 2020 } ,
eprint = { 2012.12877 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { yuan2021tokenstotoken ,
title = { Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet } ,
author = { Li Yuan and Yunpeng Chen and Tao Wang and Weihao Yu and Yujun Shi and Francis EH Tay and Jiashi Feng and Shuicheng Yan } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2101.11986 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { zhou2021deepvit ,
title = { DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer } ,
author = { Daquan Zhou and Bingyi Kang and Xiaojie Jin and Linjie Yang and Xiaochen Lian and Qibin Hou and Jiashi Feng } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2103.11886 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { touvron2021going ,
title = { Going deeper with Image Transformers } ,
author = { Hugo Touvron and Matthieu Cord and Alexandre Sablayrolles and Gabriel Synnaeve and Hervé Jégou } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2103.17239 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { chen2021crossvit ,
title = { CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification } ,
author = { Chun-Fu Chen and Quanfu Fan and Rameswar Panda } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2103.14899 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { wu2021cvt ,
title = { CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers } ,
author = { Haiping Wu and Bin Xiao and Noel Codella and Mengchen Liu and Xiyang Dai and Lu Yuan and Lei Zhang } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2103.15808 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { heo2021rethinking ,
title = { Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers } ,
author = { Byeongho Heo and Sangdoo Yun and Dongyoon Han and Sanghyuk Chun and Junsuk Choe and Seong Joon Oh } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2103.16302 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { graham2021levit ,
title = { LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference } ,
author = { Ben Graham and Alaaeldin El-Nouby and Hugo Touvron and Pierre Stock and Armand Joulin and Hervé Jégou and Matthijs Douze } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2104.01136 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { li2021localvit ,
title = { LocalViT: Bringing Locality to Vision Transformers } ,
author = { Yawei Li and Kai Zhang and Jiezhang Cao and Radu Timofte and Luc Van Gool } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2104.05707 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { chu2021twins ,
title = { Twins: Revisiting Spatial Attention Design in Vision Transformers } ,
author = { Xiangxiang Chu and Zhi Tian and Yuqing Wang and Bo Zhang and Haibing Ren and Xiaolin Wei and Huaxia Xia and Chunhua Shen } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2104.13840 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { su2021roformer ,
title = { RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding } ,
author = { Jianlin Su and Yu Lu and Shengfeng Pan and Bo Wen and Yunfeng Liu } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2104.09864 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CL }
} @misc { zhang2021aggregating ,
title = { Aggregating Nested Transformers } ,
author = { Zizhao Zhang and Han Zhang and Long Zhao and Ting Chen and Tomas Pfister } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2105.12723 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { chen2021regionvit ,
title = { RegionViT: Regional-to-Local Attention for Vision Transformers } ,
author = { Chun-Fu Chen and Rameswar Panda and Quanfu Fan } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2106.02689 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { wang2021crossformer ,
title = { CrossFormer: A Versatile Vision Transformer Hinging on Cross-scale Attention } ,
author = { Wenxiao Wang and Lu Yao and Long Chen and Binbin Lin and Deng Cai and Xiaofei He and Wei Liu } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2108.00154 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { caron2021emerging ,
title = { Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers } ,
author = { Mathilde Caron and Hugo Touvron and Ishan Misra and Hervé Jégou and Julien Mairal and Piotr Bojanowski and Armand Joulin } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2104.14294 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { he2021masked ,
title = { Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners } ,
author = { Kaiming He and Xinlei Chen and Saining Xie and Yanghao Li and Piotr Dollár and Ross Girshick } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2111.06377 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { xie2021simmim ,
title = { SimMIM: A Simple Framework for Masked Image Modeling } ,
author = { Zhenda Xie and Zheng Zhang and Yue Cao and Yutong Lin and Jianmin Bao and Zhuliang Yao and Qi Dai and Han Hu } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2111.09886 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { fayyaz2021ats ,
title = { ATS: Adaptive Token Sampling For Efficient Vision Transformers } ,
author = { Mohsen Fayyaz and Soroush Abbasi Kouhpayegani and Farnoush Rezaei Jafari and Eric Sommerlade and Hamid Reza Vaezi Joze and Hamed Pirsiavash and Juergen Gall } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2111.15667 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { mehta2021mobilevit ,
title = { MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer } ,
author = { Sachin Mehta and Mohammad Rastegari } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2110.02178 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { lee2021vision ,
title = { Vision Transformer for Small-Size Datasets } ,
author = { Seung Hoon Lee and Seunghyun Lee and Byung Cheol Song } ,
year = { 2021 } ,
eprint = { 2112.13492 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { renggli2022learning ,
title = { Learning to Merge Tokens in Vision Transformers } ,
author = { Cedric Renggli and André Susano Pinto and Neil Houlsby and Basil Mustafa and Joan Puigcerver and Carlos Riquelme } ,
year = { 2022 } ,
eprint = { 2202.12015 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @misc { yang2022scalablevit ,
title = { ScalableViT: Rethinking the Context-oriented Generalization of Vision Transformer } ,
author = { Rui Yang and Hailong Ma and Jie Wu and Yansong Tang and Xuefeng Xiao and Min Zheng and Xiu Li } ,
year = { 2022 } ,
eprint = { 2203.10790 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CV }
} @inproceedings { Touvron2022ThreeTE ,
title = { Three things everyone should know about Vision Transformers } ,
author = { Hugo Touvron and Matthieu Cord and Alaaeldin El-Nouby and Jakob Verbeek and Herv'e J'egou } ,
year = { 2022 }
} @inproceedings { Sandler2022FinetuningIT ,
title = { Fine-tuning Image Transformers using Learnable Memory } ,
author = { Mark Sandler and Andrey Zhmoginov and Max Vladymyrov and Andrew Jackson } ,
year = { 2022 }
} @inproceedings { Li2022SepViTSV ,
title = { SepViT: Separable Vision Transformer } ,
author = { Wei Li and Xing Wang and Xin Xia and Jie Wu and Xuefeng Xiao and Minghang Zheng and Shiping Wen } ,
year = { 2022 }
} @inproceedings { Tu2022MaxViTMV ,
title = { MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer } ,
author = { Zhengzhong Tu and Hossein Talebi and Han Zhang and Feng Yang and Peyman Milanfar and Alan Conrad Bovik and Yinxiao Li } ,
year = { 2022 }
} @article { Li2021EfficientSV ,
title = { Efficient Self-supervised Vision Transformers for Representation Learning } ,
author = { Chunyuan Li and Jianwei Yang and Pengchuan Zhang and Mei Gao and Bin Xiao and Xiyang Dai and Lu Yuan and Jianfeng Gao } ,
journal = { ArXiv } ,
year = { 2021 } ,
volume = { abs/2106.09785 }
} @misc { Beyer2022BetterPlainViT
title = { Better plain ViT baselines for ImageNet-1k } ,
author = { Beyer, Lucas and Zhai, Xiaohua and Kolesnikov, Alexander } ,
publisher = { arXiv } ,
year = { 2022 }
}
@article { Arnab2021ViViTAV ,
title = { ViViT: A Video Vision Transformer } ,
author = { Anurag Arnab and Mostafa Dehghani and Georg Heigold and Chen Sun and Mario Lucic and Cordelia Schmid } ,
journal = { 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) } ,
year = { 2021 } ,
pages = { 6816-6826 }
} @article { Liu2022PatchDropoutEV ,
title = { PatchDropout: Economizing Vision Transformers Using Patch Dropout } ,
author = { Yue Liu and Christos Matsoukas and Fredrik Strand and Hossein Azizpour and Kevin Smith } ,
journal = { ArXiv } ,
year = { 2022 } ,
volume = { abs/2208.07220 }
} @misc { https://doi.org/10.48550/arxiv.2302.01327 ,
doi = { 10.48550/ARXIV.2302.01327 } ,
url = { https://arxiv.org/abs/2302.01327 } ,
author = { Kumar, Manoj and Dehghani, Mostafa and Houlsby, Neil } ,
title = { Dual PatchNorm } ,
publisher = { arXiv } ,
year = { 2023 } ,
copyright = { Creative Commons Attribution 4.0 International }
} @inproceedings { Dehghani2023PatchNP ,
title = { Patch n' Pack: NaViT, a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution } ,
author = { Mostafa Dehghani and Basil Mustafa and Josip Djolonga and Jonathan Heek and Matthias Minderer and Mathilde Caron and Andreas Steiner and Joan Puigcerver and Robert Geirhos and Ibrahim M. Alabdulmohsin and Avital Oliver and Piotr Padlewski and Alexey A. Gritsenko and Mario Luvci'c and Neil Houlsby } ,
year = { 2023 }
} @misc { vaswani2017attention ,
title = { Attention Is All You Need } ,
author = { Ashish Vaswani and Noam Shazeer and Niki Parmar and Jakob Uszkoreit and Llion Jones and Aidan N. Gomez and Lukasz Kaiser and Illia Polosukhin } ,
year = { 2017 } ,
eprint = { 1706.03762 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CL }
} @inproceedings { dao2022flashattention ,
title = { Flash{A}ttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with {IO}-Awareness } ,
author = { Dao, Tri and Fu, Daniel Y. and Ermon, Stefano and Rudra, Atri and R{'e}, Christopher } ,
booktitle = { Advances in Neural Information Processing Systems } ,
year = { 2022 }
} @inproceedings { Darcet2023VisionTN ,
title = { Vision Transformers Need Registers } ,
author = { Timoth'ee Darcet and Maxime Oquab and Julien Mairal and Piotr Bojanowski } ,
year = { 2023 } ,
url = { https://api.semanticscholar.org/CorpusID:263134283 }
} @inproceedings { ElNouby2021XCiTCI ,
title = { XCiT: Cross-Covariance Image Transformers } ,
author = { Alaaeldin El-Nouby and Hugo Touvron and Mathilde Caron and Piotr Bojanowski and Matthijs Douze and Armand Joulin and Ivan Laptev and Natalia Neverova and Gabriel Synnaeve and Jakob Verbeek and Herv{'e} J{'e}gou } ,
booktitle = { Neural Information Processing Systems } ,
year = { 2021 } ,
url = { https://api.semanticscholar.org/CorpusID:235458262 }
} @inproceedings { Koner2024LookupViTCV ,
title = { LookupViT: Compressing visual information to a limited number of tokens } ,
author = { Rajat Koner and Gagan Jain and Prateek Jain and Volker Tresp and Sujoy Paul } ,
year = { 2024 } ,
url = { https://api.semanticscholar.org/CorpusID:271244592 }
} @article { Bao2022AllAW ,
title = { All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models } ,
author = { Fan Bao and Shen Nie and Kaiwen Xue and Yue Cao and Chongxuan Li and Hang Su and Jun Zhu } ,
journal = { 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) } ,
year = { 2022 } ,
pages = { 22669-22679 } ,
url = { https://api.semanticscholar.org/CorpusID:253581703 }
} @misc { Rubin2024 ,
author = { Ohad Rubin } ,
url = { https://medium.com/ @ ohadrubin/exploring-weight-decay-in-layer-normalization-challenges-and-a-reparameterization-solution-ad4d12c24950 }
} @inproceedings { Loshchilov2024nGPTNT ,
title = { nGPT: Normalized Transformer with Representation Learning on the Hypersphere } ,
author = { Ilya Loshchilov and Cheng-Ping Hsieh and Simeng Sun and Boris Ginsburg } ,
year = { 2024 } ,
url = { https://api.semanticscholar.org/CorpusID:273026160 }
} @inproceedings { Liu2017DeepHL ,
title = { Deep Hyperspherical Learning } ,
author = { Weiyang Liu and Yanming Zhang and Xingguo Li and Zhen Liu and Bo Dai and Tuo Zhao and Le Song } ,
booktitle = { Neural Information Processing Systems } ,
year = { 2017 } ,
url = { https://api.semanticscholar.org/CorpusID:5104558 }
} @inproceedings { Zhou2024ValueRL ,
title = { Value Residual Learning For Alleviating Attention Concentration In Transformers } ,
author = { Zhanchao Zhou and Tianyi Wu and Zhiyun Jiang and Zhenzhong Lan } ,
year = { 2024 } ,
url = { https://api.semanticscholar.org/CorpusID:273532030 }
} @article { Zhu2024HyperConnections ,
title = { Hyper-Connections } ,
author = { Defa Zhu and Hongzhi Huang and Zihao Huang and Yutao Zeng and Yunyao Mao and Banggu Wu and Qiyang Min and Xun Zhou } ,
journal = { ArXiv } ,
year = { 2024 } ,
volume = { abs/2409.19606 } ,
url = { https://api.semanticscholar.org/CorpusID:272987528 }
}Я представляю себе время, когда мы будем для роботов тем же, чем собаки для людей, и я болею за машины. — Клод Шеннон
