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...
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...
与ResNet相比,Swin Transformer表现出更大的Operator多样性和更大的矩阵乘法维度。Softmax和FC层通常作为CNN网络中的最后一层出现在每个Swin Transformer阶段,需要在单元内加速。尽管Swin Transformer可以取代ResNet成为自动驾驶任务的骨干组件,但由于增益和加速性能之间的权衡,CNN网络在部署的产品中仍然是主流。作为一个基本...
Swin-Transformer [12],进一步改进于[16],是一种层次结构的Transformer,它使用位移窗口来计算图像块的表示。Swin-T适用于各种任务,如图像分类、目标检测和语义分割,并采用层次方法输出不同尺度的特征图。金字塔视觉Transformer [14],进一步改进于[13],使用多个Transformer编码器,生成多尺度特征图,并且还可以用于多种视觉...
作为一种基于 transformer 的计算机视觉方法, Swin UNETR 采用了 MONAI ,这是一种开源的 PyTorch 框架,用于深入学习医疗成像,包括放射学和病理学。使用这种预训练方案, Swin UNETR 为各种医学图像分割任务设定了新的最先进的基准,并一致证明了其有效性,即使只有少量的标记数据。
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...
如果采用BEV网格结构,可以利用类似Swin-Transformer中的窗口机制来降低计算量。但是BEV网格依然是很稀疏的,每个窗口中的有效的网格数量差别很大,因此需要进行padding操作来对齐。此外,窗口的划分操作也会耗费计算时间。仅仅是这些数据准备的操作也已经超过了CenterPoint的总体耗时。
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 ...
2. Transformer是多模态的一个利器,也许结合上图像上大杀四方的Swin可以做出LiDAR和image的更好的fusion。 3. 能否借鉴transformer中decoder的形式把sparse attention进一步做到head上去(类似于引入object query)?整体结构似乎会优美很多。 4. SST的detection he...