Swin-Tiny的具体结构如下图所示。 Swin-T图示 可以看到,和CNN类似,每个stage都进行了 2×2 的下采样,这一操作是通过Patch Merging模块实现的,它会把相邻的 2×2 个patch在特征维度进行拼接(例如 H4×W4×C -> H8×W8×4C),再执行一次与Linear Embedding层类似的维数转换,将特征维数减少一半,使得特征维数在...
网络架构和实验结果 为了比较不同的模型容量及其性能,研究人员分别实现了Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base、Swin-Large四种不同的模型,其配置主要区别在于C的维度和每个stage的层数上。 实验分别在图像分类ImageNet-1K、目标检测COCO、和语义分割ADE20K数据集上进行。下面的表格展示了Swin Transformer的强大能力。 首先...
4. 模型参数 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...
下图是原论文中的Swin Transformer(Swin-Tiny)结构图: 如图所示,模型采用层次化的构建方法,一共包含4个stage,以此降低输入特征图的分辨率,从来扩大感受野。 接下来依次介绍各个stage的运算模块。 1. Patch Partition + Linear Embedding 功能与ViT中相同,将大小为( H,W,3 )输入图像,裁切为若干大小为patch_size x...
Swin Tiny Swin Small Swin Base Swin Large Swin Tiny的计算复杂度跟 ResNet-50 差不多,Swin Small 的复杂度跟 ResNet-101 是差不多的,这样主要是想去做一个比较公平的对比 这些变体之间有哪些不一样呢?,其实主要不一样的就是两个超参数 一个是向量维度的大小 c ...
右边是Swin Transformer Block结构图,这是两个连续的Swin Transformer Block块,一个是W-MSA,一个是SW-MSA,也就是说根据Swin的Tiny版本,图中的Swin Transformer Block块为[2, 2, 6, 2],相对应的attention为:stage1 W-MSA-->SW-MSA – stage2 W-MSA-->SW-MSA – stage3 W-MSA-->SW-MSA-->W-MSA...
考虑到精度和速度的权衡,本文采用基于tiny的模型进行医学图像分割。 参考资料 Transformer再下一城!Swin-Unet:首个纯Transformer的医学图像分割网络 3.数据集预处理 In [ ] #获取程序文件 !git clone https://github.com/marshall-dteach/SwinUNet.git #解压数据集 %cd /home/aistudio/data !unzip data165793/...
层次化结构:SwinTransformer通过分层次的方式对图像进行分解和编码,使得模型能够逐层提取图像的局部特征,从而在保证性能的同时降低了计算复杂度。 基于图的注意力机制:传统的Transformer模型采用基于窗口的注意力机制,而SwinTransformer则引入了基于图的注意力机制,使得模型在处理大规模图像时能够更加高效地利用信息。
这里使用预训练好的模型参数,这里选用Swin Transformer的tiny版本,下载链接为:https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/SwinTransformer_tiny_patch4_window7_224_pretrained.pdparams。 In [33] %cd ~/work/ ! mkdir model_file && cd model_file ! wget https://paddle-imagenet-models-nam...
最后文件结构如下: 二、修改配置文件 1、 修改configs_base_\models\mask_rcnn_swin_fpn.py第54、73行num_classes为自己的类别数 我的类型是4个,所以填写为4 2、运行 python modify.py 修改预训练模型 python .\modify.py --weights mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_1x.pth --num_class 4 --output...