双概率对齐: 提出了一种新颖的双概率对齐(DPA)框架,将域概率建模为高斯分布,从而实现异质域分布采样和度量。 模块设计: 包括全局级别域私有对齐(GDPA)、实例级别域共享对齐(IDSA)和私有类约束(PCC)。 性能提升: 在各种数据集和场景中优于最先进的 UniDAOD 和 DAOD 方法。 链接: https://arxiv.org/html/24...
为了解决这个问题,作者引入了SW-MSA模块,即进行偏移的W-MSA。根据左右两幅图对比能够发现窗口(Windows)发生了偏移(可以理解成窗口从左上角分别向右侧和下方各偏移了⌊ M/2 ⌋ 个像素)。比如,第二行第二列的4x4的窗口,他能够使第L层的四个窗口信息进行交流,其他的同理。那么这就解决了不同窗口之间无法进行...
双概率对齐: 提出了一种新颖的双概率对齐(DPA)框架,将域概率建模为高斯分布,从而实现异质域分布采样和度量。 模块设计: 包括全局级别域私有对齐(GDPA)、实例级别域共享对齐(IDSA)和私有类约束(PCC)。 性能提升: 在各种数据集和场景中优于最先进的 UniDAOD 和 DAOD 方法。 链接: https://arxiv.org/html/24...
同时,由于 vHeat 的 O (N^1.5) 低复杂度和可并行计算性,推理吞吐量相比于 ViTs、SSM 模型有明显的优势,例如 vHeat-T 的推理吞吐量为1514img/s,比 Swin-T 高22%,比 Vim-S 高87%,也比 ConvNeXt-T 高26%,同时拥有更好的性能。 下游任务 在COCO 数据集上, vHeat 也拥有性能优势:在 fine-tune 12 ...
根据左右两幅图对比能够发现窗口(Windows)发生了偏移(可以理解成窗口从左上角分别向右侧和下方各偏移了⌊ M/2 ⌋ 个像素)。比如,第二行第二列的4x4的窗口,他能够使第L层的四个窗口信息进行交流,其他的同理。那么这就解决了不同窗口之间无法进行信息交流的问题。 环境配置 复现Swin Transformer需要首先准备...
Swin-B 和 Swin-L 由于训练成本问题,我并没有类似 Swin-T 一样重头训练,而是采用了 two-stage 训练方式。先在部分检测数据集上训练,然后加载权重并且加入所有的全量数据继续预训练。全量数据包括:Obj365 OpenImage COCO2017 COCO2014 V3Det LVIS GRIT RefCOCO 系列等,这种 two-stage 训练方式不仅训练效率较高,而...
SWIN组合official,依海文化旗下SWIN官方微博。SWIN组合official的微博主页、个人资料、相册。新浪微博,随时随地分享身边的新鲜事儿。
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,其他的都类似。需要注意的是,在堆叠Swin Transformer Block时,含SW-MSA的块和含W-MSA的块...
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。