Swin Transformer网络架构 首先图片送入网络,先经过块状分区(Patch Partition),再经过线性嵌入(Linear Embedding),再送入Swin Transformer Block。每个Swin Transformer Block是由两个连续的Swin Transformer Blocks所组成(见最右边),也就是我们上面说的Layer l和Layeer l+1层,其中Layer l层包含的是W-MSA(窗口自注意...
Swin Transformer 是一种基于 Transformer 的视觉模型,由 Microsoft 研究团队提出,旨在解决传统 Transformer 模型在计算机视觉任务中的高计算复杂度问题。其全称是 Shifted Window Transformer,通过引入分层架构和滑动窗口机制,Swin Transformer 在性能和效率之间取得了平衡,广泛应用于图像分类、目标检测、分割等视觉任务,称...
以下展示了Swin Transformer的模型参数,分为四中不同规模:Tiny、Small、Base、Larger。 如Swin-T:concat为Patch Partition和Patch Merging操作,4×4表明高和宽变为原来的1/4,96-d表示输出通道为96维。下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头数为3,其他的...
http://weixin.qq.com/r/mp/rhFGXo3EBtB5rck990S8 (二维码自动识别) 简介 Swin Transformer是2021年提出来的一个模型,原文为: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 该模型主要设计用于视觉领域,有如下特性: 使模型的计算量与图片尺寸(height×weight)线性相关,而不是与图片尺寸...
Transformer在视觉领域的应用挑战相比于自然语言处理主要体现在两方面,其一是图像领域的实体尺度变化剧烈在目标检测任务中尤其如此,而现有transformer架构固定的token尺度无法适应如此大范围变化的目标尺寸;其二是图像的像素分辨率远远高于文本中的单词,像语义分割这样涉及像素级稠密预测的视觉任务,Transformer中自注意力机制会...
Swin Transformer引入了两个关键概念来解决原始ViT面临的问题——层次化特征映射和窗口注意力转换。事实上，Swin Transformer的名字来自于“Shifted window Transformer”。Swin Transformer的总体架构如下所示。Swin Transformer总体架，' patch partition '被用作第一个块。为了简单起见，我使用“patch merging’”作为图中...
Swin Transformer结构梳理 目录 1.得到各Pathch特征构建序列 2.window_partition窗口划分 (1)判断需不需要做窗口移动 (2)window_partition窗口划分 3.W-MSA(Window Multi-head Self Attention) 4.还原操作window_reverse 5.SW-MSA(Shifted Window) (1)做窗口滑动...
最容易理解的Swin transformer模型(通俗易懂版) SwinTransformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 1. 论文信息 原文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030 官网地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 2. 网络框架 2.1 swim VS vit...
相比之前的 ViT 模型,Swin Transformer 做出了以下两点改进:其一,引入 CNN 中常用的层次化构建方式构建分层 Transformer;其二,引入局部性(locality)思想,对无重合的窗口区域内进行自注意力计算。在 Swin Transformer 论文公开没多久之后,微软官方也在 GitHub 上开源了代码和预训练模型,涵盖图像分类、目标检测以及语义分割...
Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows Swin Transformer是 ICCV 21的最佳论文,它之所以能有这么大的影响力主要是因为在 ViT 之后,Swin Transformer通过在一系列视觉任务上的强大表现 ,进一步证明了Transformer是可以在视觉领域取得广泛应用的 Swin Transformer是3月份传到 arxiv上的,4月份...