一、从CNNs迈向Transformer 二、Swin Transformer 1. 基于移动窗口的自注意力模块 2. 网络架构和实验结果 三、Swin Transformer 图像分类应用 配置超参数 准备数据 帮助程序函数 基于窗口的多头自注意力 完整的 Swin Transformer 模型 模型训练和评估 准备tf.data.Dataset 构建模型 CIFAR-100 训练 将Transformer引入视觉...
在本文中提出了Cross Feature Attention(XFA) 以降低Transformer的计算成本,并结合高效的mobile CNNs形成一种新颖的高效轻量级CNN-ViT混合模型XFormer,可作为通用主干学习全局和局部表示。 实验结果表明,XFormer在不同的任务和数据集上优于众多基于CNN和ViT的模型。在ImageNet-1K数据集上,XFormer使用 550 万个参数实现了...
DETR是一种检测框架,它使用Transformer隐式地执行区域proposal和目标定位,而不使用R-CNN。DETR和BoTNet都使用自注意来提高目标检测和实例(或全景)分割的性能。 不同之处在于,DETR在主干网络之外使用Transformer块,其motivation是去掉区域proposal和非极大值抑制以实现更简单的目标检测。BoTNet的目标是提供一个主干网络,因此...
与它们不同的是,Swin Transformer的输入是图像的原始尺寸,例如ImageNet的224*224。另外Swin Transformer使用的是CNN中最常用的层次的网络结构,在CNN中一个特别重要的一点是随着网络层次的加深,节点的感受野也在不断扩大,这个特征在Swin Transformer中也是满足的。Swin Transformer的这种层次结构,也赋予了它可以像FPN[6]...
基于CMT和Swin+Transformer特征提取网络的图像实例分割方法研究.pdf,摘要摘要 图像是最普遍的信息之一.电子摄像录像设备的演进和互联网的蓬勃发展 让当下各种图像数据指数级爆发,仅靠人类肉眼和手工已经难以处理数以万亿 记的图像内容。图像相关的计算机视觉任务在当下
与传统的CNN和Transformer模型相比,Swin Transformer采用了类似于CNN的金字塔结构,通过逐层降低特征图的分辨率,实现了从局部到全局的多尺度特征提取。这种层次化结构使得Swin Transformer在处理不同尺度的图像时具有更好的灵活性和鲁棒性。 在实际应用中,Swin Transformer表现出了强大的性能。在多个图像分类、目标检测和语义...
首个基于纯Transformer的U-Net形的医学图像分割网络,其中利用Swin Transformer构建encoder、bottleneck和decoder,表现SOTA!性能优于TransUnet、Att-UNet等,代码即将开源! 作者单位:慕尼黑工业大学, 复旦大学, 华为(田奇等人) 1简介 在过去的几年中,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析中取得了里程碑式的进展。尤其是,基于U...
尽管Transformer 在建模长程依赖关系方面具有明显的潜力,但在多视角乳房X光片分析中的应用仍然相对未探索。一些研究,如[9],采用了结合 Transformer 和CNN的混合模型,引入了全局跨视角转换块以融合来自CC和MLO视角的中间特征图。另一项值得注意的工作是[10],该研究采用基于 Transformer 的模型进行乳腺癌分割检测。然而,...
Swin Transformer将transformer结构与cnn的思想相结合，提出了一个可以广泛应用到各个计算机视觉领域的backbone，在检测、分类和分割等任务的数据集上都呈现出很好的效果，可以应用于很多对精度有较高要求的场景。Swin Transformer之所以能有这么大的影响力主要是因为在 ViT 之后，它通过在一系列视觉任务上的强大...
https://www.youtube.com/watch?v=QcCJJOLCeJQ1:25 Transformers vs CNNs2:30 What is attention and self-attention2:58 The problem with transformer on images3:37 One fix: Swin Transformers5:02 Convolution , 视频播放量 741、弹幕量 0、点赞数 21、投硬币枚数 1、