2021年6月29日 · Pyramid Vision Transformer v2（PVTv2）是在PVTv1的基础上进行改进的一种深度学习模型，它同样结合了Transformer架构和金字塔结构，旨在提供更强大的特征表示和更好的性能。

2023年12月8日 · 尽管基于CNNs的 backbone 在多种视觉任务中取得重大进展，但本文提出了一个用于密集预测任务的、无CNN的的简单backbone——Pyramid Vision Transformer （PVT）。 相比于ViT专门用于图像分类的设计，PVT将金字塔结构引入到transformer，使得可以进行下游各种密集预测任务，如检测、分割等。

2021年6月25日 · In this work, we present new baselines by improving the original Pyramid Vision Transformer (PVT v1) by adding three designs, including (1) linear complexity attention layer, (2) overlapping patch embedding, and (3) convolutional feed-forward network.

与CNN backbones类似，PVTv1 有 四个阶段，用于生成不同比例尺的特征图（特征金字塔）。 每个阶段由块 (Patch)嵌入层和 LiTransformer 编码器层组成。 下面来看LiTransformer编码器的SRA。 CNN骨干网使用卷积步幅获得多尺度特征图不同，PVT使用逐步缩小策略，通过块嵌入层来控制特征图的规模。 这里，我们用 P_i 表示第 i 阶段的块大小。 在阶段i的开始，我们首先将输入的特征图 F_ {i−1}∈\mathbb R^ {H_ {i−1}×W_ {i−1}×C_ {i−1}} 均匀划分为 \frac {H_ {i−1}W_ …

PVTv2 largely improves PVTv1 and works better than Swin Transformer with ImageNet-1K pre-training. The image is from Transformers: Revenge of the Fallen. This repository contains the …

2024年6月19日 · 本文提出PVTv2,PVTv2在分类、检测和分割方面显著改进了PVTv1，表现SOTA！ 性能优于Twins、DeiT和Swin等网络，代码刚刚开源！ 计算机视觉中的Transformer最 …

2022年6月30日 · PVT v2旨在建立更强大and more feasible baselines built on the PVTv1 framework。 三个设计改进，即（1）线性复杂度注意力层，（2）重叠块嵌入overlapping patch embedding；（3）卷积前馈网络。 当与PVTv1一起使用时，可以带来更好的性能，改进的框架成为PVT v2，具体来说PVT v2-B5【PVTv2有6中不同大小的变体，from B0-B5】在ImageNet上产生了83.8%的top-1 accuracy由于Swin-B和Swin-SVT-L，而PVTv2具有更少的参数和FLOPs。

2024年6月7日 · Pyramid Vision Transformer v2（PVTv2）是在PVTv1的基础上进行改进的一种深度学习模型，它同样结合了Transformer架构和金字塔结构，旨在提供更强大的特征表示和更好的性能。

PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer. 整理下看过的各种升华版...... 其实当初整理 PVT 的时候 v2 版本就出来了，但当时没在意，今天重新翻代码的时候才注意到 v2 版本也有一篇 arxiv。 和 MOCO v2 有点像，整体结构没有变，就是额外加了三个小创新点，把性能提了一截......原版金字塔…

Official iOS & Android Apps coming soon! Principle Diamond