最后得到7x7x768不想VIT有一个CLS token,而是类似卷积神经网络用了以后global average polling全局池化操作,取平均拉直,变为1. 最后作者提到了Swin transformer的几个变体,分别为Swin Tiny,Swin small,Swin base,Swin large。Swim tiny的计算复杂度与ResNet50差不多,Swin small的计算复杂度与ResNet101差不多。这些...
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。 首先在图像分类任务中,可...
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...
post-norm 和缩放余弦注意力的消融实验:下表 6 展示了 post-norm 和缩放余弦注意力方法应用于原始 Swin Transformer 方法的性能表现。可以看到,这两种方法都提高了 Swin-Tiny、Swin-Small 和 Swin-Base size 的准确率,整体提升分别为 +0.2%、+0.4% 和 +0.5%,表明它们对更大的模型更有益。 2021 NeurIPS MeetU...
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...
post-norm 和缩放余弦注意力的消融实验:下表 6 展示了 post-norm 和缩放余弦注意力方法应用于原始 Swin Transformer 方法的性能表现。可以看到,这两种方法都提高了 Swin-Tiny、Swin-Small 和 Swin-Base size 的准确率,整体提升分别为 +0.2%、+0.4% 和 +0.5%,表明它们对更大的模型更有益。
基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 一、简要介绍 Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测、实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能。同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Pa
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
在configs/swin/upernet_swin_tiny_patch4_window7_512x512_160k_ade20k.py中修改类别数,搜索num_classes,改为自己的类别数,这里修改为3。此外该算法的batch_size 也是在此文件中修改,最后一行 data = dict(sample_per_gpu = 2) 1. 此处的2即为batch_size,我的显存为8G,cropsize为512,可以设置为2,当crop...
post-norm 和缩放余弦注意力的消融实验:下表 6 展示了post-norm和缩放余弦注意力方法应用于原始 Swin Transformer 方法的性能表现。可以看到,这两种方法都提高了 Swin-Tiny、Swin-Small 和 Swin-Base size 的准确率,整体提升分别为 +0.2%、+0.4% 和 +0.5%,表明它们对更大的模型更有益。