图1:(左)CSWin Transformer的网络整体结构;(右)CSWin Transformer Block 2.Cross-Shaped Window Self-Attention 这篇文章的核心是提出的十字形窗口自注意力机制(Cross-Shaped Window Self-Attention),它由并行的横向自注意力和纵向的自注意力组成,对于一个多头的自注意力模型,CSWin Transformer Block将头的一半分给...
然后将生成的位置编码添加到输入特征上(也就是与输入特征进行一个简单的相加操作),然后将其输入到self-attention block中。 LePE与CPE类似,但建议将位置编码作为一个并行模块添加到自注意操作中,并对每个Transformer block中的投影值进行操作。该设计将位置编码与自注意计算解耦,可以增强局部归纳偏差(local inductive bia...
3.4. CSWin Transformer 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: \hat{X}^{...
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
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...
其次,构建了Next Transformer Block(NTB),NTB不仅是捕获长期依赖信息的专家,而且还可以作为轻量级的高低频信号混合器来增强建模能力。 最后,设计了Next Hybrid Strategy(NHS),在每个阶段以一种新颖的混合范式堆叠NCB和NTB,大大降低了Transforme...
AEWin-ViT由4个分层阶段组成,遵循Swin-ViT中流行的设计来构建分层架构以捕获多尺度特征并交替使用移位窗口。每个阶段都包含一个patch merging layer和多个AEWin Transformer Block。随着网络越来越深,输入特征通过patch merging layer按一定比例进行空间下采样,通道维度扩大两倍,产生分层图像表示。
一种用于在现实工业场景中高效部署的下一代 Vision Transformer。它通过引入 Next Convolution Block (NCB) 和 Next Transformer Block (NTB),在局部和全局信息捕获方面取得了显著的性能改进。 一、总概述 NCB 和 NTB 分别使用新颖的部署友好的多头卷积注意力 (MHCA) 和轻量级的高低频信号混合器来增强建模能力。为了...
将HRNet的成功移植到ViT设计并非易事。考虑到多分支的高度复杂性HR架构和Self-Attention操作,简单地用TransformerBlock替换HRNet中的所有残差快,将遇到严重的可伸缩性问题。如果没有仔细的Architecture-block协同优化,继承的强大的可表示性将被高昂的硬件成本所淹没。
根据最近对特征表示的研究,像ViT这样的vision transformer在其较低层中局部和全局参与,但主要关注较高层中的全局信息。根据该模式,在MAFormer的前两个阶段合并了多尺度特征表示,而在后两个阶段,使用了原始的vision transformer Block,其中降低了特征的分辨率和完整的计算成本注意力变得负担得起。