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的...
官方地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection 查看源码,发现Swin Transformer并不是作为一套单独的算法进行使用,而是嵌入在mask_rcnn算法中,作为该算法的backbone。(当然,也可以使用别的算法,只是该仓库目前仅实现了mask_rcnn和cascade_mask_rcnn) 因此,有必要先对Mask R-CNN算法做...
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...
官方地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection 查看源码,发现Swin Transformer并不是作为一套单独的算法进行使用,而是嵌入在mask_rcnn算法中,作为该算法的backbone。(当然,也可以使用别的算法,只是该仓库目前仅实现了mask_rcnn和cascade_mask_rcnn) 因此,有必要先对Ma...
CNN hierarchical features 作者希望Transformer也具有这种能力,一种方法就是调整patch大小,可以将patch size理解为感受野(receptive field),底层的patch比较小,只能捕捉到最局部的特征,比如眼睛,而高层的patch比较大,可以捕捉到更大范围的特征,比如人脸,这样,不同层的输出就可以构成hierarchical feature map。 如何调整patch...
Swin Transformer是对CNN的降维打击...最近朋友和我聊Swin Transformer，说霸榜了各大CV任务的榜单，一搜...
R-CNN 相比于传统目标检测方法取得了很大进步，是目标检测领域首个结合深度学习的算法。如下图所示，R-...
当在更大的数据集（DIV2K+Flickr2K）上训练SwinIR时，性能进一步大幅度提高，也实现了比基于Transformer的模型IPT更好的精度，达到0.47dB。即使IPT在训练中使用ImageNet（超过一百三十万图像），并且具有超过一亿的参数。相比之下，即使与基于CNN的sota模型相比，SwinIR的参数也很少（1500万-4430万）。在运行时方面，...
近两年来，计算机视觉领域经历了两次重大转变，第一次是由 MoCo（Momentum Contrast）开创的自监督视觉表征学习，其预训练模型经过微调可以迁移到不同的任务上；第二次是基于 Transformer 的主干架构，近年来在自然语言处理中取得巨大成功的 Transformer 又在计算机视觉领域得到了探索，进而产生了从 CNN 到 Transformer 的...
第三部分 DETR:首次通过结合CNN+Transformer端对端解决object detection 注,本小节的内容主要参考科技猛兽此文的相关部分 一般目标检测的任务是预测一系列的Bounding Box的坐标以及Label,而大多数检测器的具体做法是 要么基于proposal,比如RCNN系列的工作,类似Faster R-CNN、Mask R-CNN 要么基于anchor,比如YOLO 把问...