GroupViT 学习笔记

GroupViT 架构

GroupViT 包含按阶段分组的 Transformer 层的分层结构，每个阶段会处理逐渐放大的视觉片段。右侧的图像显示了在不同分组阶段要处理的视觉片段。在初期阶段模型将像素分组为局部对象，例如大象的鼻子和腿。在更高的阶段进一步将它们合并成整体，例如整个大象和背景森林。

每个分组阶段都以一个分组块结束，该块会计算学习到的组标记和片段（图像）标记之间的相似度。相似度高的组会分配给同一组的段标记并合并在一起，并做进入下一个分组阶段的新段标记。

GitHub - NVlabs/GroupViT: Official PyTorch implementation of GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision, CVPR 2022.
 

分块的方法是用了384个16*16的卷积核，步长为16*16，把图像分割为384*14*14个特征。

self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding)

我把代码提取出来：

      # -------------------------------------------------------------------------
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      #
      from collections import OrderedDict
      import torch
      import torch.nn as nn
      import torch.nn.functional as F
      import t
  
 

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