Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题,采用分层结构和移位窗口自注意力计算,适用于多种视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,性能超越先前最佳模型。此外,文章还展示了如何在YOLOv8中引入Swin Transformer,并提供了相关代码实现。 YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录:YOLO有效改...
SW-MSA: 滑动窗口自注意力机制,通过局部平移操作(shift)将窗口沿着宽度和高度方向移动,以获取不同的局部邻域信息,这样可以确保W-MSA中不同窗口内的信息之间能够交互,并减少计算量。 Note: W-MSA与SW-MSA是成对出现的,也就说每层的Swin Transformer Block都必须是偶数 2.2. Swin Transformer流程 输入的图像经过Pat...