相比于其他ViT结构,CSwin Transformer主要有两点不同:1)将SA替换成了SCWin Self-Attention;2)提出了一个新的位置编码算法,引入局部假设偏置,并能够和SA模块并行计算。 3.2. Cross-Shape Window(SCWin) Self-Attention 由于HaloNet、Swin Transformer都能够的感受野都是慢慢扩大,因此获取全局注意力之前需要经过很多层。
论文代码:github.com/microsoft/CS 1. 出发点 基于global attention的transformer效果虽然好但是计算量太大了。 基于local attention的transformer的会限制每个token的感受野的交互,减缓感受野的增长。 2. 怎么做 提出了Cross-Shaped Window self-attention机制,可以并行计算水平和竖直方向的self-attention,可以在更小的计...
【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...
然而,每个Transformer块内的token依旧是有限的注意区域,需要堆叠更多的block来实现全局感受野。为了更有效地扩大注意力区域和实现全局性的自我注意,有了Cross-shaped Window Self-attention,下面细讲是怎么做的以及代码实现。 cross-shaped windows self-attention 看图说话,很简单,假设原始的featuremap为H×W×C ,设置...
Attention:实现了多头注意力机制,能够处理输入并计算注意力权重。 PatchEmbed:负责将输入图像分割为补丁并进行嵌入,使用卷积层进行处理。 这些部分构成了视觉变换器的基础架构,能够有效地处理图像数据并提取特征。 这个程序文件定义了一个用于图像编码的类ImageEncoderViT,它基于视觉变换器(Vision Transformer, ViT)架构,将...
1. 论文和代码地址 CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows 论文地址:https:///abs/2107.00652 代码地址:未开源 2. Motivation 众所周知,由于SA的时间复杂度和输入特征的大小成平方关系,因此ViT对于一些需要高分辨率的任务,在计算上是效率不高的。因此Local Attention被提...