将 Transformer 集成到深度学习架构中的一种方式是用基于注意力/ Transformer 的特征提取模块替换原有的模块。除了完全依赖 Transformer 提取特征外,还可以使用基于非 Transformer 的局部特征提取方法,然后与 Transformer 结合进行全局特征交互。 Transformer 还可以通过非 Transformer 层来提取更丰富的信息。这种互补性可能是...
Swin3D block: 基于Swin transformer的设计, 本文的Swin3D block也是包括常规3D windows和滑动 3D windows上运行multi-heads self-attention模块. 设在 l 层voxel grid中, 将voxel grid分割为N_w个不相交的window, 每个window大小为M \times M \times M个 voxel. 移动每个window 距离(\frac M 2, \frac M 2...
Swin-Transformer提出了一种移位窗口模块,该模块将自关注限制在不重叠的局部窗口上,同时还允许跨窗口连接,其他方法应用低秩近似来加速注意力矩阵的计算。Nystromformer采用Nystrom方法重建原始注意力矩阵,从而减少了计算量。Nystromformer使用随机采样的特征进行低秩分解,而我们的方法根据车道查询将原始注意力矩阵分解为两个低秩...
Swin Transformer的主要创新是使用了移位窗口,这使得Patch能够照顾到它们的邻近结果,同时避免与相邻的Patch重叠。这减少了计算自注意力所需的计算次数,并使体系结构能够扩展到更大的图像大小。它还引入了一种新的Token化方案,将图像划分为固定大小的不重叠Patch,然后在层次结构的每个级别将Patch递归分组为更大的“宏Patc...
Swin Transformer的主要创新是使用了移位窗口,这使得Patch能够照顾到它们的邻近结果,同时避免与相邻的Patch重叠。这减少了计算自注意力所需的计算次数,并使体系结构能够扩展到更大的图像大小。它还引入了一种新的Token化方案,将图像划分为固定大小的不重叠Patch,然后在层次结构的每个级别将Patch递归分组为更大的“宏Patc...
Swin UNETR 模型培训 Swin UNETR 模型在 NVIDIA DGX-1 集群 使用八个 GPU 和 AdamW 优化算法。对 5050 张来自健康和不健康受试者不同身体部位的公开 CT 图像进行预训练,以保持数据集的平衡。 对于3D Swin transformer 编码器的自我监督预训练,研究人员使用了各种借口任务。随机裁剪的标记使用不同的变换(如旋转和...
Swin3D采用了Swin Transformer模型,使用分层网络结构将输入点云转换为多尺度稀疏体素网格。其自注意力机制应用了上下文相对信号编码,将相对信号变化映射到高维特征并整合到自注意力计算中。在多源预训练方面,简单地合并数据并预训练Swin3D并不能保证在下游任务中获得更好的性能,需要考虑到数据集之间的域差异。对Swin3D在...
3D Swin TransformerBrain tumorSemantic segmentation of brain tumors plays a critical role in clinical treatment, especially for three-dimensional (3D) magnetic resonance imaging, which is often used in clinical practice. Automatic segmentation of the 3D structure of brain tumors can quickly help ...
Swin Transformer Embedding UNet for Remote Sensing Image Semantic Segmentation 全局上下文信息是遥感图像语义分割的关键 具有强大全局建模能力的Swin transformer 提出了一种新的RS图像语义分割框架ST-UNet型网络(UNet) 解决方案:将Swin transformer嵌入到经典的基于cnn的UNet中 ...
当时正值Swin Transformer席卷CV各大基础任务,大家认为可以借鉴一波Swin的划window的思路。所以我们舍弃了Swin的Hierarchy结构,保持全程的single stride特性,并把attention进行了稀疏化的魔改。最后我们把PointPillars的Convolution Backbone替换成了一系列没有降采样的...