这些优点使得Swin-Transformer适合作为各种视觉任务的通用主干,与以前基于Transformer的体系结构形成对比[19],后者产生单一分辨率的特征图,并且具有二次复杂性。 图1。(a) 所提出的Swin Transformer通过在更深的层中合并图像块(以灰色显示)来构建分层特征图,并且由于仅在每个局部窗口(以红色显示)内计算自注意,因此对于输...
SW-MSA: 滑动窗口自注意力机制,通过局部平移操作(shift)将窗口沿着宽度和高度方向移动,以获取不同的局部邻域信息,这样可以确保W-MSA中不同窗口内的信息之间能够交互,并减少计算量。 Note: W-MSA与SW-MSA是成对出现的,也就说每层的Swin Transformer Block都必须是偶数 2.2. Swin Transformer流程 输入的图像经过Pat...
变换跨窗口/核分辨率 对于CNN,以前的工作通常在预训练和微调期间固定内核大小。全局视觉变换器,如ViT[22],可以全局计算注意力,等效的注意力窗口大小与增加的输入图像分辨率成线性比例。对于局部vision Transformer架构,如Swin Transformer[46],窗口大小可以在微调期间固定或更改。允许可变窗口大小在使用中更方便,这样就...
Swin Transformer是一种通用的计算机视觉主干,在区域级目标检测、像素级语义分割和图像级图像分类等各种粒度识别任务中取得了优异的性能。Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉先验引入到vanilla Transformer编码器中,包括层次、位置和平移不变性,这将两者的优点结合在一起:基本Transformer单元具有强大的建模能力,视觉...