一、从CNNs迈向Transformer 二、Swin Transformer 1. 基于移动窗口的自注意力模块 2. 网络架构和实验结果 三、Swin Transformer 图像分类应用 配置超参数 准备数据 帮助程序函数 基于窗口的多头自注意力 完整的 Swin Transformer 模型 模型训练和评估 准备tf.data.Dataset 构建模型 CIFAR-100 训练 将Transformer引入视觉...
Swin Transformer随着深度加深,逐渐合并图像块来构建层次化Transformer,可以作为通用的视觉骨干网络,应用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。 01 Swin Transformer 整个Swin Transformer架构,和CNN架构非常相似,构建了4个stage,每个stage中都是类似的重复单元。和ViT类似,通过patch partition将输入图片HxWx3划分为不重合的...
Swin Transformer 吸收了CNN的locality、translation invariance和hierarchical等优点,形成了对CNN的降维打击。 Swin Transformer改进思路还是源于CNN,Transformer站在巨人的肩膀上又迎来了一次巨大的飞跃,未来Transformer会接过CNN手中的接力棒,把locality、translation invariance和hierarchical等思想继续发扬光大。 Illustrastionby ...
与传统的CNN和Transformer模型相比,Swin Transformer采用了类似于CNN的金字塔结构,通过逐层降低特征图的分辨率,实现了从局部到全局的多尺度特征提取。这种层次化结构使得Swin Transformer在处理不同尺度的图像时具有更好的灵活性和鲁棒性。 在实际应用中,Swin Transformer表现出了强大的性能。在多个图像分类、目标检测和语义...
Swin Transformer2小时精讲,算法解析+源码解 怎么分patch:把原始的输入数据进行卷积得到特征图,把特征图分成每个patch,transformer用窗口去做的。 Patch merge就是下采样,每次对输入特征图进行下采样的时候,会对特征图进行一个翻倍。C变成2C,4C,8C W指的是窗口,M是指多头,两个必须一起用,且先走W-MSA,再是SW...
1、引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer; 2、引入locality思想,对无重合的window区域内进行self-attention计算。 相比于ViT,Swin Transfomer计算复杂度大幅度降低,具有输入图像大小线性计算复杂度。Swin Transformer随着深度加深,逐渐合并图像块来构建层次化Transformer,可以作为通用的视觉骨干网络,应用于图像分...
主要包括Transformer复杂度、参数设置、上下文学习、Attention方法、数学原理、对标Transformer的新方法等。
这里介绍的ConvNeXt就是CNN的一个很好的反击，它在保持CNN结构的基础之上，通过“抄袭”Swin Transformer...
DETR是一种检测框架,它使用Transformer隐式地执行区域proposal和目标定位,而不使用R-CNN。DETR和BoTNet都使用自注意来提高目标检测和实例(或全景)分割的性能。 不同之处在于,DETR在主干网络之外使用Transformer块,其motivation是去掉区域proposal和非极大值抑制以实现更简单的目标检测。BoTNet的目标是提供一个主干网络,因此...
因此,Swin Transformer借鉴了CNN的很多设计理念以及其先验知识:小窗口内算自注意力(认为同一个物体会出现在相邻的地方,因此小窗口算自注意力其实是够用的,而全局自注意力实际上有一些浪费资源)。CNN之所以能抓住多尺度的特征是因为池化这个操作(能增大每一个卷积核的感受野),因此Swin Transformer也提出了一个类似池化...