返回
从零开始构建图像相对位置编码，ICCV2021邀请您一起共创未来！
人工智能
2023-09-06 01:15:46
引言
计算机视觉中相对位置编码的有效性还没有得到很好的研究，甚至仍然存在争议。近年来，随着Transformer架构在自然语言处理领域取得了巨大的成功，人们开始将其应用于计算机视觉领域，并取得了令人瞩目的成果。Transformer架构的一个关键组件是相对位置编码，它可以帮助模型学习输入序列中元素之间的相对位置信息。然而，在计算机视觉领域，相对位置编码的有效性还没有得到很好的研究，甚至仍然存在争议。
相对位置编码的几个关键因素
在本文中，我们分析了相对位置编码中的几个关键因素，包括：
- 编码的类型： 相对位置编码可以分为两种类型：绝对位置编码和相对位置编码。绝对位置编码将每个元素的位置直接编码成一个向量，而相对位置编码只编码两个元素之间的相对位置信息。
- 编码的维度： 相对位置编码的维度是指编码向量的维度。编码向量的维度越大，编码的信息就越丰富，但模型也更难学习。
- 编码的学习方式： 相对位置编码可以是学习得到的，也可以是预先定义的。学习得到的编码可以更好地适应不同的任务，但需要更多的训练数据。预先定义的编码则不需要训练数据，但可能不如学习得到的编码灵活。
图像RPE：一种新的针对2D图像的相对位置编码方法
我们提出了一种新的针对2D图像的相对位置编码方法，称为图像RPE(IRPE)。IRPE是一种学习得到的编码，它将每个像素的位置编码成一个向量，该向量包含了该像素与图像中其他所有像素的相对位置信息。IRPE具有以下几个优点：
- 通用性： IRPE可以用于任何类型的2D图像，无论其大小或形状如何。
- 有效性： IRPE在多个图像分类任务上取得了最先进的结果。
- 可解释性： IRPE的编码向量可以很容易地可视化，这有助于理解模型是如何学习图像中元素之间的相对位置信息的。
结论
在本文中，我们分析了相对位置编码中的几个关键因素，并提出了一种新的针对2D图像的相对位置编码方法，称为图像RPE(IRPE)。IRPE在ICCV2021上获得了广泛关注，其独特的优势使其成为研究人员和从业者探索图像相对位置编码的理想选择。
