在Swin Transformer中，为了将输入图像转化为适合 Transformer 模型处理的 patch 序列，首先对输入图像进行...
为了解决这个问题,作者提出了Shiftedwindows(移动窗口)来解决这个问题,也即通过这种方式可以让不同窗口间的patch捕获彼此的信息,因此这篇文章也将这个框架称为Swin Transformer。 3. Shifted Windows 3.1 捕获不同窗口间patch的联系 如左图,在计算注意力的时候,不同窗口间的patch无法获取彼此的联系。于是作者使用了两个...
Swin Transformer Block模块是Swin Transformer的一个核心模块,如图4所示,一个Swin Transformer Block由两个连续的Transformer Block所组成,其中W-MSA是基于窗口的多头自注意力机制,而SW-MSA是基于移动窗口的多头自注意力机制,即图2所示的左和右两张窗口注意力机制图。一个Swin Transformer Block的结构为: Swin~Transfor...
如上图所示，第一个Swin Transformer block，由LayerNorm、W-MSA和MLP组成，W-MSA即Windows MSA，可以理解为分窗的多头注意力。第二个Swin Transformer block跟第一个block基本一样，只是将W-MSA换成了SW-MSA，即Shifted Windows，可以理解为移位的窗口多头注意力。Shifted Windows也正是Swin Transformer的命名由来。...
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, Baining Guo ICCV 2021|October 2021 Marr Prize – Best Paper Prize This paper presents a new vision Transformer, called Swin T...
3.1.1 Swin Transformer block Swin Transformer块使用了shifted windows替换了传统的多头注意力机制MSA,如上图3(b)。Swin Transformer block是由基于MSA的shifted windows组成,它的前面有LN(LayerNorm)层,后面有LN + MLP包围,且有残差进行连接。
论文标题 《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》 Swin 这个词貌似来自后面的 Shifted Windows Shifted Windows:移动窗口 Hierarchical:分层 作者
Swin Transformer块使用了shifted windows替换了传统的多头注意力机制MSA,如上图3(b)。Swin Transformer block是由基于MSA的shifted windows组成,它的前面有LN(LayerNorm)层,后面有LN + MLP包围,且有残差进行连接。 Top --- Bottom 3.2 基于自注意力的Shifted Window ...
Swin Transformer: A Hierarchical Vision Transformer with Shifted Windows The paper introduces a novel model, Swin Transformer,声称它能够重塑计算机视觉领域的基础架构。它挑战了将Transformer从自然语言处理(NLP)领域应用到视觉领域的传统观念，特别是处理图像中多变的视觉元素和高分辨率像素的挑战。The ...
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows, 视频播放量 772、弹幕量 1、点赞数 25、投硬币枚数 15、收藏人数 28、转发人数 5, 视频作者 s1mpleZzz, 作者简介 珍惜一切就算没有拥有,相关视频:NLP Transformer原理,【全集67讲】一口气学完