VT-W-MSA和VT-SW-MSA的基本构建模块是由自注意力(SA)来构建的,SA计算公式如下所示。 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...
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...
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-...
(-1, self.window_size * self.window_size * + self.window_size, C)) # W-MSA/SW-MSA attn_windows = self.attn(x_windows, mask=attn_mask, pos_embed=None) attn_windows = attn_windows.reshape( - (-1, self.window_size[0], self.window_size[1], self.window_size[2], + (-1, ...
海尔海尔智家出品统帅80升电热水器家用储水式3000W功率速热大水量一级能效LEC8001-LD5金 京东价 : 99%好评度 买家印象: 安装准时(2396)加热效果好(1950)外观漂亮(1270)美观大方(1201)方便省事(597)尺寸适宜(520)易于操控(384)不占空间(356)反应迅速(322)超级省电(233)多人适用(198)租房必备(95)省时便捷(...
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...
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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),该窗口将VT-W-MSA相邻窗口中的token桥接起来。该窗口的灵感来自Swin Transformer 公式如下 \begin{aligned} &\hat{\mathbf{z}}^{l}=\operatorname{VT-W-MSA}\left(\mathrm{LN}\left(\mathbf{z}^{...
多头注意力(MSA)充当Transformer体系结构的基本构建块,它有三组输入:查询集、键集和值集。给定一个查询集{qi}和键集和值集的公共元素集{pk},每个查询元素的MSA的输出特征是由线性投影加权的值的聚合,公式如下: \operatorname{Att}\left(q_i,\left\{p_k\right\}\right)=\sum_{h=1}^H \boldsymbol{W}...