用transformer做视觉，具体是怎么把图片转成token的？ - 知乎
不同的是，文本的token是通过分词算法分到的subword，这些subword会被映射到字典的index；也就是说，文本的token是一个数字。 而图像的一个token（patch）是一个 16\times16\times3 的矩阵。
transformer是怎么把图片转成token的？ - CSDN博客
2023年12月8日 · 多模态大模型通过多种技术手段对图像进行tokenization，包括基于patch的方法、动态切片编码、区域级标记等。这些方法不仅提高了对高分辨率和复杂结构图像的处理能力，还优化了计算资源的使用，使得模型在多模态任务中表现更为出色。
图像 Token 化：视觉数据转换的关键技术 | Breezedeus.com
2024年7月1日 · 本文介绍了图像或视频数据的 token 化技术，包括 VQ-VAE、dVAE、VQGAN、TiTok 1D Tokenizer 及 OmniTokenizer 等模型，这些技术通过编码器、向量量化器和解码器将图像转换为离散的 token 序列，以便于模型处理和生成高质量的图像。
ViT模型中的tokens和patches概念辨析_vit token-CSDN博客
2023年11月6日 · 本文引入一种 Token 融合的方法（Token Merging — ToMe），在无需额外训练的情况下增强现有 ViT 的性能。具体来说在 transformer 中使用一个通用且轻量化的匹配算法来逐步融合相似的 tokens。在图像、视频、音频上的性能绝佳。
【解析】Token to Token Vision Transformer - CSDN博客
2021年4月24日 · ViT的冗余注意力主干设计导致固定计算预算和有限训练样本的特征丰富度有限。 基于此，作者提出了他的模型 -- Tokens-To-Token Vi-sion Transformer (T2T-ViT)可以直接在imgNET上有比resNet更好的效果，主要变换...
中国人民大学提出GTP-ViT | 更高效率+更多信息的Token造就更完 …
在图5中，作者比较了不同的Token选择策略，包括同时考虑再生难度和广播能力（_MixedAttn_）、仅考虑再生难度（_DiagAttn_）、仅考虑广播能力（_BroadAttn_）、[CLS]Token注意力（_CLSAttn_）[25]、Token之间余弦相似度（_CosSim_）[1]和随机选择（_Random_）。
用transformer做视觉，具体是怎么把图片转成token的？ - 知乎
如下图所示，左侧使用的是普通的Multi-head Self-Attention（MSA）模块，对于feature map中的每个像素（或称作token，patch）在Self-Attention计算过程中需要和所有的像素去计算。
视觉Transformer中的token具体指什么，如何理解？ - 知乎
该方法的核心是利用通过混合尺度自注意力估计并在训练过程中自我进化的重要度图，根据每个区域的重要度重新分配token。. 直观地说，为显著区域分配了更多的token，以实现细粒度的注意力，同时为次要区域分配更少的token，以换取效率和全局感受野。. 所提出 ...
CVPR 2022 Oral | TCFormer：基于动态token聚类的transformer
在CVPR 2022上，商汤研究团队提出了一种通过特征聚类生成动态视觉令牌（vision token）的 Transformer 网络——TCFormer。. TCFormer 能够根据图像的语义信息，调整视觉令牌的形状、大小和位置，从而更好地提取图像的细节信息。. 此外，本文还提出了一种新的多层特征 ...
【T2T-ViT】Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers …
ViT中的patch tokenization操作具体到代码层面上是一层Conv2d操作，T2T-ViT中的patch tokenization操作是由三层soft-split和两层self-attention组成的，能更好地建模局部的细节，代码比较如下：. 完整的T2T-Module代码如下：. class T2T_module(nn.Module): """. Tokens-to-Token encoding module.