Patch Partition和Patch Embedding就是我们在Vit中说过的先把图像切成块,然后再做一个Projection映射,通常通过Conv2d实现,其实就是对Patch进行特征的提取。得到Patch Embedding后的Visual Token,每一个Visual Token的维度是96维度(可以理解为特征图的channel)。 接着,Swin就分成4个Stages,每个Stage的操作基本上相同。每个...
进行完patch embedding之后,在每一个window size内的tokens进行multi-head self attention的计算。 patch merging的过程中存在1*embed到2*embed_dim的变换,需要使用标准化和投影完成。 2.3计算量分析 下面分别来计算一下,对于一个尺寸大小同为h*w*embed_dim的特征图,使用之前正常的multi-head self attention(MSA)和...
**patch ebedding模块: (b, h, w) --> (b, n, embed_dim) 用推导公式, n随图片尺寸变, embed_dim根据设定的patch尺寸和图像通道变.可以理解为一张图像的空间几何信息转换为了语义信息. 这样做的目的是利用Transforer. ** 自注意力 和MLP-Conv_MLP Patch Merging # patch merging import torch import...
aren't patch merging and patch embedding doing the same thing? why do we implement patch merging in another way when we can simply use a kernel of size 2 with stride 2 to produce the output? 👍 2 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign ...
先通过一个linear embedding将输划分后的patch特征维度变成C,然后送入Swin Transformer Block;stage2-stage4操作相同,先通过一个patch merging,将输入按照2x2的相邻patches合并,这样子patch块的数量就变成了H/8 x W/8,特征维度就变成了4C,这个地方文章写的不清楚,猜测是跟stage1一样使用linear embedding将4C压缩成...