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...
如上图所示，第一个Swin Transformer block，由LayerNorm、W-MSA和MLP组成，W-MSA即Windows MSA，可以理解为分窗的多头注意力。第二个Swin Transformer block跟第一个block基本一样，只是将W-MSA换成了SW-MSA，即Shifted Windows，可以理解为移位的窗口多头注意力。Shifted Windows也正是Swin Transformer的命名由来。...
为了克服这些问题,我们提出了一种通用的变换器主干,称为Swin-Transformer,它构造了层次化的特征映射,并且计算复杂度与图像大小成线性关系。如图1(a)所示,Swin-Transformer通过从小尺寸(编者注:小尺寸应该是相对于ViT中的14x14或16x16而言)的图块(用灰色表示)开始,并在更深的Transformer层中,逐渐合并相邻图块来构造...
整体模型采用层次化设计,共有4个Stage。除了第一个stage外,每个stage都会先通过Patch Merging层缩小特征图的分辨率,达到多尺度下采样的目标,像CNN一样逐层扩大感受野。 每个Swin计算Block实际由2个Transformer模块组成,先进行一个基于窗口的多头自注意力,再进行一个基于移动窗口的多头自注意力,达到窗口和窗口之间的相互...
局部窗口计算:Swin Transformer 通过在非重叠窗口内计算自注意力来降低计算复杂度,而 ViT 是全局计算,导致计算复杂度较高。 2. 多尺度建模能力: 层次化特征图:Swin Transformer 构建层次化的特征图,从较小的补丁开始,逐渐合并相邻补丁,这种层次化设计使其能够灵活地处理不同尺度的视觉任务。
移位窗口注意力机制：Swin Transformer 采用移位窗口注意力机制，将图像划分为不同的窗口，并在每个窗口内...
SwinTransformer引入了层次化特征表示的概念,类似于CNNs中常见的金字塔结构。这使得它在处理高分辨率图像时更加高效,能够逐步聚合信息,并以多尺度特征应对不同的视觉任务。 (2)滑动窗口机制: Swin Transformer通过滑动窗口的方式计算注意力,使得每个窗口内部的注意力计算复杂度大幅降低。这种局部注意力机制有效地解决了ViT...
这次整一个前两天代码新鲜出炉的模型 Swin Transformer 代码已经跑通,暂时只完成 BackBone 代码的迁移,ImageNet 1k 数据集预训练模型可用,精度对齐 模型代码和 ImageNet 22k 预训练模型这几天会更新到 PPIM 项目中去 参考资料 论文:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 官方项目:mic...
Swin Transformer Block是该算法的核心点,它由窗口多头自注意层 (window multi-head self-attention,W-MSA) 和移位窗口多头自注意层 (shifted-window multi-head self-attention, SW-MSA)组成,如图所示。由于这个原因,Swin Transformer的层数要为2的整数倍,一层提供给W-MSA,一层提供给SW-MSA。
Swin Transformer 是在 ViT的基础上将层次性、局部性和平移不变性等先验引入网络结构,使用层级式的,滑动窗口,能适用于多种CV任务,且其复杂度相对图片大小为线性相关,计算效率得到了提升 提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transformer。一种通用的backbone结构,可以应用下的classification, detection, segmentation...