一、从CNNs迈向Transformer 二、Swin Transformer 1. 基于移动窗口的自注意力模块 2. 网络架构和实验结果 三、Swin Transformer 图像分类应用 配置超参数 准备数据 帮助程序函数 基于窗口的多头自注意力 完整的 Swin Transformer 模型 模型训练和评估 准备tf.data.Dataset 构建模型 CIFAR-100 训练 将Transformer引入视觉...
另外有一个细节,Swin Transformer和ViT划分patch的方式类似,Swin Transformer也是先确定每个patch的大小,然后计算确定patch数量。不同的是,随着网络深度加深ViT的patch数量不会变化,而Swin Transformer随着网络深度的加深数量会逐渐减少并且每个patch的感知范围会扩大,这个设计是为了方便Swin Transformer的层级构建,并且能够适应...
Swin Transformer2小时精讲,算法解析+源码解 怎么分patch:把原始的输入数据进行卷积得到特征图,把特征图分成每个patch,transformer用窗口去做的。 Patch merge就是下采样,每次对输入特征图进行下采样的时候,会对特征图进行一个翻倍。C变成2C,4C,8C W指的是窗口,M是指多头,两个必须一起用,且先走W-MSA,再是SW-...
Swin Transformer 旨在从标准 NLP transformer 中建立局部性的思想,即局部或窗口注意力: 在Swin Transformer 中,局部自注意力被用于非重叠窗口。下一层的窗口到窗口通信通过逐步合并窗口来产生分层表征。 如上图所示,左侧是第一层的常规窗口分区方案,其中在每个窗口内计算自注意力。右侧第二层中的窗口分区被移动了 2...
在ConvNeXt中,它的优化策略借鉴了Swin-Transformer。具体的优化策略包括:(1)将训练Epoch数从90增加到...
性能都比 LSA 强的,特别是 DW Conv,在参数量和 FLOPs 更小的情况下性能会比 Swin Transformer 高...
放一些实验结果,感受一下Swin Transformer对之前SOTA的降维打击。 图像分类碾压: 目标检测碾压: 语义分割碾压: 4 总结 网络架构设计是以CNN为主好还是Transformer为主好的问题,Swin Transformer给出了答案。Swin Transformer 吸收了CNN的locality、translation invariance和hierarchical等优点,形成了对CNN的降维打击。
Swin Transformer最关键的一个设计元素就是移动窗口,使得窗口与窗口之间可以进行交互,再加上之后的patch merging,合并到transformer最后几层的时候每一个patch本身的感受野就已经很大了,再加上移动窗口的操作,就相当于实现了全局自注意力。 方法 整体流程 假设有一张ImageNet标准尺寸图片\(224\times 224\times 3\),首...
MLP(多层感知机):transformer 唯一不同的是,transformer 利用了所有的输出 token ,但是 ViT 只是进行分类,在这里只需要 [class] token 对应位置进行输出就可以。 三. Swin Transformer 提出问题:将Transformer从语言调整到视觉的挑战来自两个领域之间的差异: ...
自从ViT提出之后,在过去的一年里(2021年),基于transformer的模型在计算机视觉各个领域全面超越CNN模型。然而,这很大程度上都归功于Local Vision Transformer模型,Swin Transformer是其中重要代表。原生的ViT模型其计算量与图像大小的平方成正比,而Local Vision Transformer模型由于采用local attention(eg. window attention),...