将Transformer从语言适应到视觉的挑战来自于两个领域之间的差异,例如视觉实体的规模变化很大,图像中像素的分辨率比文本中的单词高。为了解决这些差异,提出了一种分层Transformer,其表示是用移位窗口计算的。通过将自注意力计算限制到非重叠的局部窗口,同时还允许跨窗口连接,移位窗口方案带来了更高的效率。这种分层架构具有...
Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块,在保持其他层不变的情况下构建Swin Transformer。 如图3(b)所示,Swin Transformer模块由一个基于移位窗口的MSA模块和一个中间带有GELU非线性的两层MLP组成。在每个MSA模块和每个MLP之前应用Lay...
Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块,在保持其他层不变的情况下构建Swin Transformer。 如图3(b)所示,Swin Transformer模块由一个基于移位窗口的MSA模块和一个中间带有GELU非线性的两层MLP组成。在每个MSA模块和每个MLP之前应用LayerNorm...
摘要:提出Swin Transformer,作为计算机视觉的通用主干网络。将Transformer应用到是视觉领域的挑战就是语言和视觉两个领域的差异。本文提出的分层transformer,它的表征用移动窗口计算,解决这个差异。通过将自注意计算机制限制在非重叠的本地窗口,允许跨窗口连接,移动的窗口方法带来了更高的效率。层次结构具有在不同尺度上建模...
将Transformer从语言转换为视觉的挑战来自于这两个领域之间的差异,例如视觉实体规模的巨大变化以及图像中像素的高分辨率。为了解决这些差异,我们提出了一个分层的Transformer,它的表示是通过移位窗口计算的。移窗方案通过将自注意计算限制在不重叠的局部窗口,同时允许跨窗口连接,从而提高了计算效率。这种层次结构具有在不同...
将Transformer从NLP转移到CV上,由于两个领域的差异而存在着挑战,例如视觉实体的尺度变化较大,以及图像相对于句子是个很长的序列。为了解决这些差异,我们提出了一种分层变换器,它的表示是用移位窗口来计算的。移位窗口将自注意力的计算限制在非重叠的局部窗口上,同时考虑了跨窗口连接,提高了效率。该层次结构具有在不...
为了让不重叠的Window之间产生联系，Swin Transformer提出了一种基于移位窗口的Shifted Window的设计，这也是Swin Transformer最核心最关键的设计。Shifted Window如下图所示：Shifted Window 从上图可以看到，常规的分窗大小为2x2，每个窗口大小为4x4个patches，但是这种分窗会使得不同Windows之间没有联系，所以要采用右边的...
作为项目负责人,他以《Swin Transformer:使用移位窗口的分层视觉 Transformer》(Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows)为题发布在预印本平台 arXiv[1]。 据悉,该成果获得了计算机视觉国际大会的最佳论文(马尔奖),这一奖项被视为国际计算机视觉领域的最高荣誉之一。同时,相关论文在一年...
为了解决这些差异,我们提出了一种分层 Transformer,其表示是用移位窗口计算的。移位窗口方案通过将自注意力计算限制到非重叠的本地窗口同时还允许跨窗口连接来提高效率。这种分层架构具有在各种尺度上建模的灵活性,并且相对于图像大小具有线性计算复杂性。Swin Transformer 的这些品质使其与广泛的视觉任务兼容,包括图像分类...
不久前,微软亚研的研究者提出了一种通过移动窗口(shifted windows)计算的分层视觉 Swin Transformer,它可以用作计算机视觉的通用主干网络。在各类回归任务、图像分类、目标检测、语义分割等方面具有极强性能。 而在近日,来自清华大学、西安交通大学以及微软亚洲研究院的研究者也在计算机视觉领域发力,提出了名为 MoBY 自...