图像patch怎样成为可交流的token?

保留完整图块/Attention/token机制、代码与输出,等待第五讲组织;不计入当前主讲。

共享线性投影展平图块 → embeddingt1t2t3t4教学网格共16个;画4个…每个内容向量 + 对应的位置编码224 / 16 = 14;14² = 196 个图块若采用 class token,再加 1 个4×4为教学网格 · 真实照片,不含模型响应

这里是与自监督目标并行发展的ViT结构线:图像切成patch,每块映射为向量,再加入位置编码。请预测若只保留内容、打乱顺序,还能否知道原来的空间位置。画面4×4网格便于讲解,实际224×224图像配16×16块得到14²=196个图块,class token另计,它不是另一块图像。Lecture1已认识Q/K/V;这次对象变成非因果的图像token,要看一个位置怎样读取其他位置,再放回完整编码层。

原始说明

这里是与自监督目标并行发展的ViT结构线:图像切成patch,每块映射为向量,再加入位置编码。请预测若只保留内容、打乱顺序,还能否知道原来的空间位置。画面4×4网格便于讲解,实际224×224图像配16×16块得到14²=196个图块,class token另计,它不是另一块图像。Lecture1已认识Q/K/V;这次对象变成非因果的图像token,要看一个位置怎样读取其他位置,再放回完整编码层。 年代核对:ViT于2020-10-22首次公开arXiv,正式会议ICLR 2021。

Vision Transformer · ICLR 2021

Masked Autoencoders