本文提出了一种新的ViT结构—Swin transformer,它可以作为计算机视觉领域一个通用的backbone。Swin主要依靠滑动窗口shifted windows操作,滑动窗口限制了计算只在一个非交叠的本地窗口上,从而大大减少了计算量;同时,使用跨窗口连接策略使得不同windows之间能够信息交互。 Swin的效果是非常好的,它在ImageNet-1k上达到87.3的...
可学习的二维位置编码:动态适应不同尺度和位置变化,增强模型对几何变换的鲁棒性。 移动窗口机制:通过窗口位移引入隐式的平移不变性。 三、研究方法 1. 整体架构 (a)Swin Transformer(Swin-T)的架构;(b)两个连续的 Swin Transformer 模块。W-MSA 和 SW-MSA 分别是具有常规和移位窗口配置的多头自注意力模块。 2...
Swin Transformer Block:基本构建单元,由局部窗口交互、全局窗口交互和转换层组成,用于在局部和全局范围内进行特征交互。 Swin Transformer 块 图(b),就是 Swin Transformer Block 具体细节: MLP:多层感知器,就是一个分类网络 LN:层归一化 W-MSA:窗口多头自注意力模块,在窗口范围内做attention SW-MSA:滑动窗口多头...
UNeXt中,切分时,步长为2,卷积核为3。 因为步长为2,因此卷积的是时候隔1个进行采样,对每个采样点,对周围1圈进行卷积,因此相邻的两个采样点之间会重叠,使得每个块能包含周围相邻块的部分信息,因此称为重叠分块模块,即OverlapPatch。 与VisualTransformer一致,每个块的维度dim是用通道来表示,即原始C=3个通道,将C...
Swin Transformer层如图2(b)所示,首先利用N\times N滑动窗口将输入分区为非重叠局部窗口,计算局部注意力。对局部窗口特征\Phi_z,Q、K、V矩阵用以下公式计算: Q = \Phi_zW_Q, K = \Phi_zW_K, V = \Phi_zW_V 其中W_Q,W_K,W_V是三个线性映射层的参数。
其次,而Swin Transformer采用了局部窗口的注意力机制,即每个位置只与其周围的局部窗口进行关联。这种方式大大减少了注意力机制的计算量。 1.3. Swin Transformer与VIT的区别 Swin Transformer对图像进行不同倍数的下采样(如4倍、8倍、16倍),可以得到不同尺度的特征表示,模型可以学会在多尺度下理解和检测目标,适应不同...