一文读懂transformer(CV专享)

导言:

       transformer在这两年大火,CV界广泛应用transformer模型,充分吸收其idea到自己的领域。考虑到transformer本是应用于NLP的论文,其中很多内容都形成了共识,因此在论文中并未提及,就好像CV中论文提到图像预处理使用center crop , color jitter,但不会详细介绍这两个,这就是CV领域的共识,其他领域的人看到这两个将会很困惑,作为CV中人读transformer会被很多共识内容所折磨,包括很多介绍transformer的博客知乎,都是站在NLP领域的角度写的,因此共识部分都是一笔带过,本文的出发点是要让CV人读得懂。

    (注:本文是本人在内部分享会上的做的ppt,要转换成文章太费时间,这里直接使用ppt图片,原ppt很多内容都是口头讲的,且很多都是原论文引文,这里为了介绍清楚,在其基础上加入了很多口头上讲的东西,并将英文改成了中文,希望读者能谅解)

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参考链接
1.《Attention Is All You Need》

2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/54743941

3.https://juejin.cn/post/6844903680487981069#comment

4.《The Annotated Transformer》:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html

5.https://zhuanlan.zhihu.com/p/47812375

6.https://link.zhihu.com/?target=https%3A//lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html

声明:本公众号所有内容都本着态度严谨、力求准确的写文原则,所有原创文章都注重于原论文,极少参考部分都经过与原论文的对照,解释合理、确认无误才会写上,当然仍不可避免会出现错误,欢迎读者指出,本人将及时更正。(写这条是因为看到的所有博客(大概四五篇)都在某一个地方写错了,本人在ppt中给出了具体位置)

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posted @ 2020-12-21 21:14  CV技术指南(公众号)  阅读(1959)  评论(0编辑  收藏  举报