而视觉 Transformer(如 ViT)依赖于更加灵活的自注意力层,最近在一些图像分类任务上性能已经超过了 CNN,但 ViT 对样本的需求量更大。 来自Facebook 的研究者提出了一种名为 ConViT 的新计算机视觉模型,它结合了两种广泛使用的 AI 架构——卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer,该模型取长补短,克服了 CNN 和 Trans...
CV视觉Swin transformer | Swin Transformer是基于Transformer的架构,但是与传统的Transformer不同,Swin Transformer还借鉴了CNN卷积神经网络的优点,把NLP领域强大的注意力机制与计算机视觉领域强大的卷积操作结合起来,打造出了全新的模型设计。 我们知道注意力机制的计算是不会改变尺寸维度的,这就意味着当把注意力机制使用在...
Swin transformer的创新点 | swin transformer模型在继承注意力机制的基础上,结合了CNN卷积神经网络的优点,对特征图进行了4倍,8倍,16倍的下采样(下图左上),这样就可以大大增加实例分割与对象检测的精确度。但是vision transformer模型一直采用的是16倍的下采样。这样特征图也维持16倍的下采样,针对实例分割任务,精度就...