WebMeshed-Memory Transformer 首先就是整体描述了一下，说整个模型分为编码器和解码器模块，编码器负责处理输入图像的区域并设计它们之间的关系，解码器从每个编码层的输出中逐字读取并输出描述。 文字和图像级特征之间的模态内和跨模态的交互都是通过缩放点积注意力来建模的，而不使用递归。 然后给了一个Attention的公式，这个公式看 … Web特别需要注意的有： 1. 目前Decoder的输入的target-side序列，是 (5,2)的一个矩阵，5代表beam.size，2代表序列长度； 2. 之后，先进过目标语言的词嵌入，得到一个 (5,2,4)的tensor张量，再扔给位置编码，得到的也是一个 (5,2,4)的张量。 3. 该 (5,2,4)的张量（相当于Q）扔给Decoder之后，得到的是 (5,2,4)的张量。 这里特别需要注意的是，需要对来 …

CVPR 2024 - Meshed-Memory Transformer for Image Captioning

Web目前，作者已经公布了该工作的开源代码： 代码地址： github.com/hila-chefer/ 论文链接： arxiv.org/abs/2012.0983 论文简介 可视化对于Transformer的模型调试、验证等过程都非常重要，而目前现有工作对于Transformer可视化的探索并不是很多。 过去可视化Transformer模型常见的做法是，针对单个注意力层，将注意力视为相关性得分；另一 … WebMemory Transformer for Image Captioning - CVF Open Access alcol e pillola

Attention in image caption - 知乎

WebTo reproduce the results reported in our paper, download the pretrained model file meshed_memory_transformer.pth and place it in the code folder. Run python test.py using the following arguments: Expected output Under output_logs/, you may also find the expected output of the evaluation code. Training procedure WebM^2 transformer. 这篇 20 年 CVPR 的文章主要 claim 了两个 contribution， 第一个是 mesh attention, 即利用了多层级的 input feature,想法比较普通。我们主要介绍 memory … WebThis code used resources from Meshed Memory Transformer and Transformers. Please cite our paper from the following bibtex. @@InProceedings {Chen_2024_CVPR, author … alcol e polmoni