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...
这篇文章要介绍的CSWin Transformer[1](cross-shape window)是swin Transformer的改进版,它提出了通过十字形的窗口来做self-attention,它不仅计算效率非常高,而且能够通过两层计算就获得全局的感受野。CSWin Transformer还提出了新的编码方式:LePE,进一步提高了模型的准确率。 1. 系统概述 CSWin Transformer的网络结构如...
可以看见,在相同参数量下,CSWin Transformer的效果要比Vit与Swin Transformer的效果要好 基于Mask R-CNN框架的COCO val2017目标检测和实例分割性能: 语义分割性能测试: 总结: 作者提出了一种新的Vision Transformer架构CSWin Transformer,其核心是CSWin Self-Attention,它通过将多个head分成两个横竖两方向上的并行组,在...
【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...
【功能模块】 源码:https://gitee.com/lljyoyo1995/cswin.git 【操作步骤&问题现象】 1、train.py拉起训练失败 【截图信息】 运行平台:ModelArts镜像:tensorflow1.15-mindspore1.5.1-cann5.0.2-euler2.8-aarch64 RuntimeError: ({'errCode': 'E6...
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 limits the ...
CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped, CVPR 2022 - microsoft/CSWin-Transformer
敦煌壁画是珍贵的文化遗产,但现存壁画存在着大量破损现象.针对现有图像修复方法在处理敦煌壁画时面临着计算复杂度高,纹理模糊和特征提取不足等问题,提出了一种结合CSWin-Transformer(Cross Stripe Window-Transformer)和门卷积的壁画图像修复方法.首先,构建由全局层网络和局部层门卷积残差密集网络组成的并行网络,利用条纹窗口...
Paper tables with annotated results for CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows
CSWin Transformer-CNN Encoder and Multi-Head Self-Attention Based CNN Decoder for Robust Medical Segmentationdoi:10.30880/jscdm.2024.05.01.005Pandu, J.Reddy, G. Ravi ShankarBabu, AshokJournal of Soft Computing & Data Mining (JSCDM)