CSWin Transformer的总体架构如图2所示: CSWin Transformer Block总体上与multi-head self-attention Transformer block 具有相似的拓扑结构,但有两个区别: 1)Cross-Shaped Window取代了自注意机制 2)为了引入局部感应偏置,将LePE作为一个并联模块加入到自注意分支中 3.2 Cross-Shaped Window Self-Attention 根据MSA机制,...
本文给大家带来的改进机制是CSWin Transformer,其基于Transformer架构,创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制,用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带,形成交叉形窗口以提高计算效率。它还提出了局部增强位置编码(LePE),更好地处理局部位置信息,我将其替换YOLOv8的
这使得CSWin Transformer在处理各种尺寸的输入图像时更为灵活和有效,特别适合各种视觉任务中的下游应用。 这张图展示了CSWin Transformer的整体架构和其中一个CSWin Transformer块的细节。 图中展示了交叉形窗口自注意力和局部增强位置编码这两种机制是如何集成在CSWin Transformer的不同阶段中,以及在单个Transformer块中的...
3.4. CSWin Transformer Block block CSwin的block很简单,有两个prenorm堆叠而成,一个是做LayerNorm和Cross-shaped window self-attention并接一个shortcut,另一个则是做LayerNorm和MLP,相比于Swin和Twins来说,block的计算量大大的降低了(swin,twins则是有两个attention+两个MLP堆叠一个block)。公式如下:^Xl=CS...
CSWin Transformer基于Transformer架构,创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制,用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带,形成交叉形窗口以提高计算效率。它还提出了局部增强位置编码(LePE),更好地处理局部位置信息,支持任意输入分辨率,并对下游任务友好。这些创新使CSWin Transformer在视觉任务上,如图像分类和目标检测,显示...
每个Stage是Ni个CSwin Transformer Block组成,如图4所示。它的结构和传统的Transformer类似不同点有两个: 将self-attention替换为提出的十字形窗口的self-attention; 添加作者提出的LePE(Local-Enhanced Positional Encoding)位置编码。 图1:(左)CSWin Transformer的网络整体结构;(右)CSWin Transformer Block ...
CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped, CVPR 2022 - microsoft/CSWin-Transformer
Conversely, while Transformer-based methods excel at capturing global and long-range semantic details, they suffer from high computational demands. In this study, we propose CSWin-UNet, a novel U-shaped segmentation method that incorporates the CSWin self-attention mechanism into the UNet to ...
【CVPR2022】CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows 论文:https://arxiv.org/abs/2107.00652 代码:https://github.com/microsoft/CSWin-Transformer 1、Motivation 这个论文的想法是受了 CCNet 的启发,CCNet 是认为注意力计算过于复杂,因此提出 criss-cross 的注意力计算...
Publication We present CSWin Transformer, an efficient and effective Transformer-based backbone for general-purpose vision tasks. A challenging issue in Transformer design is that global self-attention is very expensive to compute whereas local self-attention often lim...