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...
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...
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使用了分层的机制,每个层级的尺度略有不同,这种分层的设计使得模型可以在不同的层级上进行处理,从而减少了整体计算的复杂度。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...
1、引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer; 2、引入locality思想,对无重合的window区域内进行self-attention计算。 相比于ViT,Swin Transfomer计算复杂度大幅度降低,具有输入图像大小线性计算复杂度。Swin Transformer随着深度加深,逐渐合并图像块来构建层次化Transformer,可以作为通用的视觉骨干网络,应用于图像分...
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。
Transformer架构解析 模式去思考面对新的需求,如何设计的问题。 我们不希望每次遇到一个新的业务问题,都需要根据自己的聪明才智,通过经验,得到一个解决方案。任何事情都是有迹可循的。正如吴文俊提出的机器证明,可以通过流程化的方式...涵盖的。 利用Transformer概念去理解我们已经存在的概念 譬如,我们部署服务到底是一件...