引入WindowsMulti-head Self-Attention(W-MSA)模块是为了减少计算量。如下图所示,对于feature map中的每个像素在Self-Attention计算过程中需要和所有的像素去计算。在使用Windows Multi-head Self-Attention(W-MSA)模块时,首先将feature map按照MxM划分成一个个Windows,然后单独对每个Windows内部进行Self-Attention。 3. ...
这种模型专为处理序列数据和转换任务而设计,以其能够捕捉数据中的长距离依赖关系而著称。Transformer在语言处理方面的显著成就激发了研究者探索其在计算机视觉领域的应用潜力,近期的研究表明,它在图像分类、目标检测、图像分割等任务上已经取得了令人鼓舞的成果。实验得到该模型在图像分类、图像检测、目标检测有很好的效果。
在COCO 数据集上, vHeat 也拥有性能优势:在 fine-tune 12 epochs 的情况下,vHeat-T/S/B 分别达到 45.1/46.8/47.7 mAP,超过了 Swin-T/S/B 达 2.4/2.0/0.8 mAP,超过 ConvNeXt-T/S/B 达 0.9/1.4/0.7 mAP。在 ADE20K 数据集上,vHeat-T/S/B 分别达到 46.9/49.0/49.6 mIoU,相比于 Swin 和 Conv...
所提出的MV-Swin-T架构将Omni-Attention模块整合到网络的最初两个阶段中。在第二个阶段之后,来自不同视角的输出被连接起来,并通过一个全连接层进行传递,以保持与单视角乳房X光片的尺寸一致。处理后的输出随后在第三和第四阶段通过Swin Transformer模块,最终产生最终的输出。 3 Experiments and Results Dataset & Imp...
多模态融合: 设计了一种高效的提示视觉混合编码器,通过逐层和多尺度融合模块增强提示与视觉之间的信息互动。 性能提升: 在 LVIS 数据集上,Swin-T 主干模型达到了 47.6 的零样本 AP,Swin-L 主干模型在 ODinW35 上达到了 32.2 的零样本 AP。 链接: https://arxiv.org/pdf/2412.09799 ...
我们建立我们的基础模型,称为 Swin-B,具有 模型大小和计算复杂度类似于 ViTB/DeiT-B。 我们还介绍了 Swin-T、Swin-S 和 Swin-L,它们分别是模型大小和计算复杂度约为 0.25x、0.5x 和 2x 的版本。 请注意,Swin-T 和 Swin-S 的复杂度分别与 ResNet-50 (DeiT-S) 和 ResNet-101 的复杂度相似。 默认...
本算法采用分层的ConvNeXt和Swin-T编码器,分别用于提取病变图像的局部特征和全局特征。随后,通过MLSA与MLCA对多尺度局部和全局特征进行进一步的处理,以捕捉空间与通道特征之间的关系。通过引入注意力机制,使得模型能够动态地捕捉跨层次的信息,更有效地提取图像的全局和局部特征。最终,通过HIRF进行多尺度特征融合,以实现对...
论文构建了基础模型Swin-B,跟ViTB/DeiT-B的模型大小和计算复杂度差不多。此外,论文还涉及了Swin-T、Swin-S和Swin-L版本,分别是基础模型的模型大小和计算复杂度的0.25倍、0.5倍和2倍的版本。其中,Swin-T和Swin-S的复杂度分别对标ResNet-50(DeiT-S)和ResNet-101。默认情况下,窗口大小设置为 M = 7。
随着技术的不断发展,各种基于Transformer的变体也应运而生,其中Swin Transformer就是针对图像和视频处理任务而设计的一种高效架构。下面将详细探讨Swin Transformer与传统Transformer之间的主要区别。 ### 一、基本结构差异 1. **Transformer**: - 最初是为自然语言处理(NLP)任务设计的,如机器翻译和文本生成。 - 核心...
参见图1,图1(a)为swin transformer的网络架构图,图1(b)为本发明的医学图像分割模型的网络架构图,基于连接swin transformer通路的医学图像分割模型。原始图像输入到dstunet网络中,通过编码器获得分层特征,将这些特征输入对应层的dstb模块中,得到每层dstb模块的输出,将每层dstb模块的输出与解码器中对应层的输出特征融合...