本文提出了一种新型视觉Transformer,称为Swin Transformer,它能够作为计算机视觉的通用骨干网络。将Transformer从语言领域适应到视觉领域时面临的挑战源于两个领域之间的差异,例如视觉实体的尺度变化大以及图像中像素的高分辨率相比文本中的单词。为了解决这些差异,我们提出了一种分层Transformer,其表示是通过移位窗口计算得出的。
将Transformer从语言领域适应到视觉领域时面临的挑战源于两个领域之间的差异,例如视觉实体的尺度变化大以及图像中像素的高分辨率相比文本中的单词。为了解决这些差异,我们提出了一种分层Transformer,其表示是通过移位窗口计算得出的。移位窗口方案通过将自注意力计算限制在非重叠的局部窗口内,同时也允许跨窗口连接,从而带来更...
其中,视觉 MLP 具有极其简单的架构,它仅由多层感知器(MLP)堆叠而成。与 CNN 和 Transformer 相比,这些简洁的 MLP 架构引入了更少的归纳偏置,具有更强的泛化性能。 Amusi 2022/04/18 9270 arxiv | Swin Transformer:使用移动窗口的分层Vision Transformer 图像识别图像处理NLP 服务 今天给大家介绍的是微软亚洲研究...
本文给大家带来的改进机制是利用Swin Transformer替换YOLOv8中的骨干网络其是一个开创性的视觉变换器模型,它通过使用位移窗口来构建分层的特征图,有效地适应了计算机视觉任务。与传统的变换器模型不同,Swin Transformer的自注意力计算仅限于局部窗口内,使得计算复杂度与
该代码是CSWin Transformer的核心部分,保留了模型的主要结构和功能,去除了不必要的细节和冗余部分。这个文件实现了一个名为CSWin Transformer的深度学习模型,主要用于计算机视觉任务。该模型由微软公司开发,采用了基于变换器(Transformer)的架构,具有多种不同规模的变体(如CSWin_tiny、CSWin_small、CSWin_base和CSWin_...