Swin Transformer可能是继最初的Vision Transformer之后最令人兴奋的一项研究。Swin Transformer使用分层特征映射和移位窗口MSA解决了困扰原始ViT的问题。Swin Transformer在包括图像分类和目标检测在内的广泛视觉任务中通常被用作骨干架构。https://avoid.overfit.cn/post/50b62c574f364a62b53c4db363486f74 作者：James ...
为了克服这些问题,论文提出了一种通用的Transformer骨干网,称为Swin Transformer,它构造了分层的特征映射,并且计算复杂度与图像大小成线性关系。 如图1(A)所示,Swin Transformer通过从小块(灰色轮廓)开始,逐渐合并更深的Transformer层中的相邻块来构建分层表示。 有了这些分层的特征图,Swin Transformer模型可以方便地利用先...
在PaddleDetection 套件中添加新的骨干网络 Swin Transformer 并实现目标检测模型的训练 - Baidu AI Studio - 人工智能学习与实训社区
1、使用SwinT模块搭建完整的Swin-Transformer模型复现论文。 2、可以将现有的骨干为Conv2D的模型替换为SwinT从而搭建性能更好的网络,如Swin-Unet,以及在平常各种场景中需要叠加很多层CNN才能抽取深度特征的地方,可以将几个Conv2D层替换为一个SwinT。 3、由于SwinT输入输出完全同Conv2D,因此也可以用在语义分割、目标检测...
它的性能大大超过了以前的技术水平,COCO上为+2.7 box AP和+2.6 mask AP,ADE20K上为+320万,证明了基于Transformer的模型作为视觉骨干的潜力。分层设计和移位窗口方法也证明对所有MLP架构有益。 1 介绍 计算机视觉建模长期以来一直由卷积神经网络(CNN)主导。从AlexNet及其在ImageNet图像分类挑战中的革命性性能开始,CNN...
另一方面,自然语言处理的网络结构反而走上了Transformer架构的道路,Transformer因建模数据远程依赖关系而广泛使用。最近在计算机视觉的研究已经表明其优越的表现在图像分类和视觉语言联合建模。在这篇文章中作者扩展了Transformer的应用性将其作为骨干应用在计算机视觉中。不像自然语言处理中Transformer将字标记作为固定大小的基本...
这些Stage共同产生具有与典型卷积网络(如VGG和ResNet)相同的特征映射分辨率的分层表示。因此,该体系结构可以方便地取代现有方法中的骨干网络,用于各种视觉任务。 Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块,在保持其他层不变的情况下构建Swin Tr...
这些Stage共同产生具有与典型卷积网络(如VGG和ResNet)相同的特征映射分辨率的分层表示。因此,该体系结构可以方便地取代现有方法中的骨干网络,用于各种视觉任务。 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。 Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头sel...
Swin Transformer中的分层特征映射。特征映射在每一层之后逐步合并和下采样,创建具有层次结构的特征映射。本图为了简单起见,省略了特性映射的深度。 可能会注意到,这些分层特征映射的空间分辨率与ResNet中的相同。因为这样做是有意的,这样Swin Transformer就可以方便地在现有的视觉任务方法中替换ResNet骨干网络。
Swin Transformer中的分层特征映射。特征映射在每一层之后逐步合并和下采样,创建具有层次结构的特征映射。本图为了简单起见,省略了特性映射的深度。 可能会注意到,这些分层特征映射的空间分辨率与ResNet中的相同。因为这样做是有意的,这样Swin Transformer就可以方便地在现有的视觉任务方法中替换ResNet骨干网络。