VT-W-MSA和VT-SW-MSA都采用带窗的注意层,然后跟着2层多层感知器 (MLP),其中间使用非线性的高斯误差线性单元 (GELU)。在每个MSA和MLP之前应用层规范化 (LN),并在每个模块之后应用残差连接。在VT-W-MSA中,将体积均匀地分成更小的非重叠窗口,如图 b所示。由于相邻窗口中的标记无法通过VT-W-MSA 相互看到,使用...
但是主要的不同点在于,nnFormer使用的是一种基于局部三维图像块的self-attention计算方式(文章中叫做 volume-based multi-head self-attention,也就是V-MSA)。 相较于传统的voxel和voxel之间计算self-attention的方式,V-MSA可以大大地降低计算的复杂度。经过我们的粗略估计,在Synapse和ACDC两个经典数据集上,V-MSA相...
在VT-W-MSA和VT-SW-MSA中,窗口化操作有助于表示学习中的tokens之间的注意力。在VT-W-MSA中,我们将体积均匀地分成较小的不重叠窗口,如图2(b)所示。由于VT-W-MSA中相邻窗口中的tokens不能相互看到,因此我们在VT-SW-MSA中利用了移位窗口(参见图2(b)最右侧),它将VT-W-MSA相邻窗口中的tokens连接起来。VT-E...
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...
MSA变化: 常规窗口配置(W-MSA) 移位窗口配置(SW-MSA) 每个窗口只覆盖D × D补丁,将D设为8,将两个Swin变压器块重命名为W-Trans块和SW-Trans块 相应的结构图 3.3 空间交互模块 Swin transformer块在有限的窗口内建立patch token关系,有效地减少内存开销 ...
Swin transformer的内在特性之一是用于计算非局部 MSA 的滑动窗口策略。总的来说,有两种分层方法来计算 MSA:基于窗口的 MSA (W-MSA) 和 移动窗口 MSA (SW-MSA)。这两种方式都生成了跨层的全局感受野,并进一步细化了非重叠窗口之间的特征对应关系。 受深度卷积思想的启发,作者发现自注意力中的加权和方法与每通道...
使用了Windows Multi-Head Self-Attention(W-MSA),在每个区域内部进行Multi-Head Self-Attention 提出了Shifted Windows Multi-Head Self-Attention(SW-MSA),使得信息在相邻的窗口间进行传递 Swin Transformer引入了卷积的局部性和层次感知,在大幅减少计算量的同时也保留了Transformer在全局感知上的优势 ...
W-MSA/SW-MSA - attn_windows = self.attn(skip, x_up) - - attn_windows = attn_windows.reshape( - (-1, self.window_size[0], self.window_size[1], self.window_size[2], - C)) - shifted_x = window_reverse(attn_windows, self.window_size, Sp, Hp, - Wp) # B H' W' C - ...
oled屏幕显示内容为中文显示; 焊接的传感器有AHT20温湿度传感器,和MSA311三轴传感器, 3D打印笔可以调节笔头温度,电机速度,手部温度过高可以进行报警提醒, 长时间没有手拿打印笔,打印笔会自动停止工作, 哔哩哔哩视屏地址:https://www.bilibili.com/video/BV1wD4y1877W...
提出了两种类型的窗口,即规则窗口和移位窗口,分别用VT-W-MSA和VT-SW-MSA表示。 图2b为VT-W-MSA和VT-SW-MSA的设计细节,图3为窗口操作 在VT-W-MSA中,将体积均匀地分割成较小的非重叠窗口,如图3所示。 由于VT-W-MSA不能使相邻窗口中的token相互看到,在VT-SW-MSA中利用了一个移位窗口(见图3中最右边的图...