2021年12月26日 · MViT即Swin通过采用了多尺度分层都有效的减低了Transformer计算耗费资源的问题，MViT是pooling操作，Swin是Windows操作。 Swin之前写过两篇博客详细介绍了论文及源码，链接： Swin Transformer 1.0. Swin Transformer 2.0. 值得注意的是，MViT模型的体量比较小，不到7G的显存就可以运行MViT-B，对在校学生来说非常友好了，显存足够的情况下有很大的改进空间. MViT就是Transformer 和 多尺度分层建模相融合的产物，下面介绍其基本框架：

2022年11月30日 · 我们提出了 Multiscale Vision Transformers（MViT）用于视频和图像识别。 MViT 是多尺度特征层次结构和 Transformer 的结合。 MViT 有几个通道分辨率尺度块（channel-resoluation scale stages）。 从输入分辨率和小通道维度开始，这些stages扩展通道容量，同时降低空间分辨率。 这创建了一个多尺度特征金字塔，早些的层在高空间分辨率下运行以模拟简单的低级视觉信息，而更深层在空间粗糙但复杂的高维特征上运行。 我们评估了这种MViT，用于各 …

2021年4月22日 · We present Multiscale Vision Transformers (MViT) for video and image recognition, by connecting the seminal idea of multiscale feature hierarchies with transformer models. Multiscale Transformers have several channel-resolution scale stages.

2022年10月26日 · In this paper, we present a model-accelerator co-design framework to enable efficient on-device MTL. Our framework, dubbed M$^3$ViT, customizes mixture-of-experts (MoE) layers into a vision transformer (ViT) backbone for MTL, and sparsely activates task-specific experts during training.

2024年7月5日 · 本文提出了一种改进的多尺度视觉 Transformer (MViTv2)，通过引入分解相对位置嵌入和残差池化连接，来提升图像分类、目标检测和视频分类任务的性能。 MViTv2在ImageNet分类、COCO检测和Kinetics视频识别任务中均表现出色，超越了现有的工作。 引入分解的相对位置嵌入：通过引入仅依赖于相对位置距离的相对位置嵌入，解决了MViT在建模空间-时间结构时依赖于“绝对”位置嵌入的问题，从而提高了位移不变性。 残差池化连接：在Transformer模块中加 …

2024年7月18日 · 我们提出了 Multiscale Vision Transformers（MViT）用于视频和图像识别。MViT 是多尺度特征层次结构和Transformer的结合。MViT 有几个通道分辨率尺度块（channel-resoluation scale stages）。从输入分辨率和小通道维度开始，这些stages扩展通道容量，同时降 …

2023年4月28日 · 研究人员对Vision Transformer (ViT)做了一些升级的工作，作者主要划分为Multi-scale（多尺度）和Multi-view（多视图）两类别，并介绍了这两类别的一篇开创性、代表性工作。

2024年7月17日 · 论文提出了用于视频和图像识别的多尺度ViT（MViT），将FPN的多尺度层级特征结构与Transformer联系起来。 MViT 包含几个不同分辨率和通道数的 stage ，从小通道的输入分辨率开始，逐层地扩大通道数以及降低分辨率，形成多尺度的特征金字塔。

MViTv2: Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection. CVPR 2022. MViT is a multiscale transformer which serves as a general vision backbone for different visual …

2024年7月17日 · 论文提出了用于视频和图像识别的多尺度ViT（MViT），将 FPN 的多尺度层级特征结构与 Transformer 联系起来。 MViT 包含几个不同分辨率和通道数的 stage，从小通道的输入分辨率开始，逐层地扩大通道数以及降低分辨率，形成多尺度的特征金字塔。 在视频识别任务上，不使用任何外部预训练数据， MViT 比视频 Transformer 模型有显着的性能提升。 而在 ImageNet 图像分类任务上，简单地删除一些时间相关的通道后， MViT 比用于图像识别的单尺 …