Swin是在Window当中单独去做Window Attention。与Vit不同,本Window内的Visual Tokens去算自己内部的attention,这和Vit的Multi-head attention没有本质区别。但这里Windows之间是没有交互的。Window 1中的元素,看不到Window 4的信息。 Only W-MSA 注意:如果windows之间不交互信息,即window不做Shifted window,可能会有影...
W-MSA是windows Multi-heads Self Attention, 即限制在windows内的多头注意力模块 SW-MSA是shifted windows Multi-heads Self Attention, 通过shifted window达到windows之间信息的交换。其中mask中存储每个token对应的区域编码,后面计算attention后只有 mask值相等的token之间的attention value会保存,其他的attention value都会...
3.SW-MSA、masked MSA模块 Shifted Windows Multi-Head Self-Attention (SW-MSA)。 上面的W-MSA虽然解决了计算量的问题,但是也引入了一个新的问题,就是各个红框的大patch(窗口)之间的小patch没办法交互了,损失了一定的全局建模能力。所以为了弥补这个缺陷,提出了SW-MSA模块。 再看一下论文中给的那个移动的图:...
swing transformer block实际上是由两层组成的,第一层就是一个简单的transformer block(self attention+feedforward),第二层结构类似第一层,只不过attention层变成了shift window multihead self attention,本质上就是比前面的那个self attention多了一个shift功能。 这个shift功能是用来处理边界问题的。因为在将图片分成...
在multi-head self-attention时,需要对window中的每个位置进行编码,这里采用的是相对位置编码,相对的是query的位置。 注意!注意!方法值得注意的点: 每个位置的编码长度为1,对于MxM的窗口,每个位置的元素需要计算 个相对位置的相关关系,因此位置编码矩阵大小为 ...
A shifted window is used in the calculation of the self-attention, which reduces the computational complexity from the second power of the input image width-height product to the first power. Experiments are conducted on the multi-oriented text dataset ICDAR2015 and the multi-language...
Swin Transformer block:Swin Transformer是通过将Transformer块中的标准multi-head self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口(shifted window)的模块(在第3.2节中描述),而其他层保持不变来构建的。如图3(b)所示,Swin Transformer块由一个基于移位窗口(shifted window)的MSA模块组成,然后是一个介于GELU非线性之间的2层...
swing transformer block 实际上是由两层组成的，第一层就是一个简单的transformer block（self attention+feedforward），第二层结构类似第一层，只不过attention层变成了shift window multihead self attention，本质上就是比前面的那个self attention多了一个shift功能。 这个 shift 功能是用来处理边界问...
W-MSA and SW-MSA denote window based multi-head self-attention using regular and shifted window partitioning configurations, respectively. The shifted window partitioning approach introduces connections between neighboring non-overlapping win- dows in the previous layer and is foun...
where 𝐳^l and 𝐳l denote the output features of the (S)W-MSA module and the MLP module for block l, respectively; W-MSA and SW-MSA denote window based multi-head self-attention using regular and shifted window partitioning configurations, respectively. The shifted window partitioning appro...