Slding window也可以是做window之间的信息交互 sliding window的方法甚至很出色 Shifted Window Attention 9个大小不同的Windows做attention Swin为了让Window之间关联信息,采用了Shifted Window的方法。我们划分了9个大小不同的Windows,对不同大小的Window计算Attention。这样做,某种程度上我们对global信息进行了融合。但是这...
每个window是4x4的(M=4),然后下一个模块采用a windowing configuration that is shifted from that of the preceding layer, by displacing the windows by (\lfloor \frac{M}{2}, \frac{M}{2}\rfloor) pixels from the regularly partitioned windows. (也就是往右下角移M/2)....
我们建议在连续的层之间移动窗口(shifted window),而不是使用滑动窗口(sliding window),这允许在一般硬件中更有效地实现。 self-attention/Transformer 去辅助CNN:另一项工作是用self-attention layer或transformer增强标准CNN架构。self-attention layer可以通过提供编码远程依赖关系或异构交互的能力来补充backbone或head网络。
4) sliding window spectrum 滑动窗能谱 1. The frequency change of the high-frequency cycle along the borehole is revealed by analyzing thesliding window spectrumof logging curves. 测井曲线的滑动窗能谱分析揭示高频旋回沿井眼的频率变化。 5) moving power spectrum ...
左边是规整的local window 划分方式,而通过shift操作将这个local window的范围修改(实际实现上其实就是限定self-attention范围,patches不用重新划分,也不会有额外的内存开销,query key(patch)是一致的),相比之下,卷积操作其实是利用共享的卷积核在图像上做sliding-window操作,因为卷积核的权重是共享的,所以内存开销也很...
2. Shifted Window based Self-Attention Swin Transformer是通过将Transformer Block中的标准多头自注意(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块其他层保持不变。如图4所示。 图4 标准的Transformer体系结构及其对图像分类的适应都进行全局自注意力,其中一个token和所有其他token之间的关系被计算。全局计算导致了关于token数量的...
sliding window 和shifted window 做对比(速度和精度) 总结: 论文是transformer要解决以下问题,当我们要关注图像细节时需要分割更加多的patch,这样的话,一般transformer的时间复杂度会以二次方的速度增加,本文提出了将patch在输入钱进行合并,得到层次的transformer去接近这个问题,同时本论文提出了一种shifted的窗口,具体来...
2。实验表明,所提出的与滑动windows方法相比,shiftedwindows方法的延迟要低得多,但在建模能力上相似(参见表 5 和表 6)。shiftedwindows方法也被证明对全MLP架构有益[61]。While there are efficient methods to implement a sliding-window based convolution layer on general hardware, thanks to its shared kernel...