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ViT-Adapter: 提升Vision Transformer在密集预测任务上的性能

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7.17MB | 更新于2024-06-17 | 6 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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"这篇论文是关于在ICLR 2023上发表的Open-Vocabulary SAM,主要探讨了如何利用Vision Transformer (ViT)进行密集预测任务,并提出了ViT-Adapter这一新方法。" 正文: 在计算机视觉领域,Transformer架构,尤其是Vision Transformer (ViT),已经在图像分类等任务上取得了显著的成果。然而,尽管ViT表现强大,但当应用于密集预测任务(如语义分割或目标检测)时,由于缺乏针对视觉任务的内在偏置,其性能往往不如那些专门设计的变体模型。这篇论文《Open-Vocabulary SAM》旨在解决这个问题,研究一种简单而强大的ViT适配器,使得原始的ViT也能在密集预测任务中展现出与视觉特化Transformer相当的性能。 论文中提出的ViT-Adapter框架的核心是一个普通的ViT模型,该模型能够从大规模多模态数据中学习到强大的表示能力。在将预训练好的ViT转移到下游任务时,无需进一步的预训练,ViT-Adapter可以被引入来向模型添加与图像相关的诱导偏置,从而使模型适应于密集预测任务。这种方法的关键在于它能够在不增加太多计算负担的情况下,提升模型在新任务上的性能。 ViT-Adapter的设计思路是通过插入轻量级的模块来增强原始ViT的特征表示,这些模块可以学习和传递特定于任务的信息。这种适应机制允许模型更好地理解图像局部结构和上下文信息,这对于密集预测任务至关重要。此外,适配器的引入还保持了ViT的灵活性,使得模型能够处理开放词汇集的任务,即能够识别和理解未在训练集中出现过的物体或概念。 论文的实验部分可能包括对各种基准数据集的比较,展示了ViT-Adapter相对于基线模型(如DeiT或MViT)在语义分割、目标检测等任务上的提升。同时,可能还会讨论适配器的效率和泛化能力,以及如何通过微调来进一步优化性能。 《Open-Vocabulary SAM》这篇论文为改进ViT在密集预测任务中的应用提供了一种创新方法,即ViT-Adapter,它无需额外的预训练,就能有效地引入视觉任务所需的内在偏置,从而提高了模型的适应性和性能。这对于推动Transformer在计算机视觉领域的广泛应用具有重要意义。

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jerrt@jerry:~/ORB-SLAM3-STEREO-FIXED/Examples$ ./Monocular/mono_euroc ../Vocabulary/ORBvoc.txt ./Monocular/EuRoC.yaml /home/jerry/dataset/MH01 ./Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt num_seq = 1 Loading images for sequence 0...LOADED! ------- ORB-SLAM3 Copyright (C) 2017-2020 Carlos Campos, Richard Elvira, Juan J. Gómez, José M.M. Montiel and Juan D. Tardós, University of Zaragoza. ORB-SLAM2 Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal, José M.M. Montiel and Juan D. Tardós, University of Zaragoza. This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY; This is free software, and you are welcome to redistribute it under certain conditions. See LICENSE.txt. Input sensor was set to: Monocular Loading settings from ./Monocular/EuRoC.yaml Camera1.k3 optional parameter does not exist... -Loaded camera 1 -Loaded image info -Loaded ORB settings Viewer.imageViewScale optional parameter does not exist... -Loaded viewer settings System.LoadAtlasFromFile optional parameter does not exist... System.SaveAtlasToFile optional parameter does not exist... -Loaded Atlas settings System.thFarPoints optional parameter does not exist... -Loaded misc parameters ---------------------------------- SLAM settings: -Camera 1 parameters (Pinhole): [ 458.65399169921875 457.29598999023438 367.21499633789062 248.375 ] -Camera 1 distortion parameters: [ -0.28340810537338257 0.073959067463874817 0.00019359000725671649 1.7618711353861727e-05 ] -Original image size: [ 752 , 480 ] -Current image size: [ 600 , 350 ] -Camera 1 parameters after resize: [ 365.94735717773438 333.44500732421875 292.99069213867188 181.10678100585938 ] -Sequence FPS: 20 -Features per image: 1000 -ORB scale factor: 1.2000000476837158 -ORB number of scales: 8 -Initial FAST threshold: 20 -Min FAST threshold: 7 Loading ORB Vocabulary. This could take a while... Vocabulary loaded! Initialization of Atlas from scratch Creation of new map with id: 0 Creation of new map with last KF id: 0 Seq. Name: There are 1 cameras in

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