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...
3. 视觉任务的多样化需求 二、研究动机 1. 降低自注意力的计算复杂度 2. 引入层次化结构 3. 保留局部性归纳偏置 4. 提升对平移、缩放的鲁棒性 三、研究方法 1. 整体架构 2. 详细步骤及流程 四、实验结果 标题:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 发表单位:微软亚洲研究院...
(b) Vision Transformer (ViT):以前的视觉Transformer模型(如ViT)产生单一低分辨率的特征映射,并且由于全局自注意力的计算,其计算复杂度与输入图像大小呈二次方关系。 我们可以将Swin Transformer的基本原理分为以下几点: 1. 层次化特征映射:Swin Transformer通过合并图像的相邻小块(patches),在更深的Transformer层次中逐...
(b) Vision Transformer (ViT):以前的视觉Transformer模型(如ViT)产生单一低分辨率的特征映射,并且由于全局自注意力的计算,其计算复杂度与输入图像大小呈二次方关系。 我们可以将Swin Transformer的基本原理分为以下几点: 1. 层次化特征映射:Swin Transformer通过合并图像的相邻小块(patches),在更深的Transformer层次中逐...
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
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。
在很多视觉领域都取得了很好的成绩。 提出了一种shifted window移动窗口的方法,其解决了1.若以像素点为单位的VIT,其序列过长问题,2.并且可以通过窗口交互的方法来变相实现全局的transformer,3.减小了计算复杂度,其复杂度随图片大小而线性增长,而不是像传统的VIT为平方级增长。
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...
简介:YOLOv8改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone(附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍) 一、本文介绍 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 Tr...