在 Swin Transformer 中，每个 Swin Transformer Block 包含两个主要步骤：窗口内的多头自注意力 (W-MSA) 和窗口偏移的多头自注意力 (SW-MSA)，并包含 Layer Normalization (LN) 和 Multi-Layer Perceptron (MLP) 模块。以下是主要的公式：多头自注意力公式 其中 Q、K、V 分别是查询、键、值向量，ddd 是键...
首先给出整体架构,从图中可以看到,与PVT网络相同,其分为4个阶段(每个阶段的输出特征图皆不相同。除第一阶段外,每个阶段都有一个Patch Merging模块,该模型块的作用便是用于缩减特征图,因为Transformer在进行计算时是不会改变特征图大小的,那么要获取多尺度特征,就需要Patch Merging模块了,这里的patch的作用,与PVT中...
Two Successive Swin Transformer Blocks (2) Swin Transformer Block:和标准的Transformer block相比,把multi-head self attention(MSA)替换为了window based self-attention (W-MSA)/shifted window based self-attention (SW-MSA)。MLP有两层,激活函数使用GELU 标准的Transformer block (3) Patch Merging:将四个相邻...
Swin Transformer的主要思想是把建模能力很强的transformer和视觉信号的先验联系起来,这些先验具有层次性、局部性和平移不变性,具体做法是用shifted window来建立分层特征图,有了分层特征图就可以用FPN/Unet等结构去做密集预测的任务,而且计算量与图片尺寸成正比。 作为Swin Transformer的重要设计,shifted window有两个含义,...
Swim Transformer是特为视觉领域设计的一种分层Transformer结构。Swin Transformer的两大特性是滑动窗口和层级式结构。 1.滑动窗口使相邻的窗口之间进行交互,从而达到全局建模的能力。 2.层级式结构的好处在于不仅灵活的提供各种尺度的信息,同时还因为自注意力是在窗口内计算的,所以它的计算复杂度随着图片大小线性增长而不...
下面是paper中的Swin Transformer Block示例图 从图中我们可以看出每两个连续Block块有四小步: 1. 第一个Block 首先特征图经过Layer Norm层,经过W-MSA,然后进行跳跃连接 连接后的特征图再次经过Layer Norm层,经过全连接层MLP,然后进行跳跃连接 2. 第二个Block ...
Swin Transformer block:Swin-Transformer是通过将Transformer块中的标准多头自注意(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块(见3.2节)而构建的,其他层保持不变。如图3(b)所示,Swin-Transformer块由一个基于移位窗口的MSA模块组成,随后是一个介于GELU非线性的2层MLP。每个MSA模块和每个MLP前加LayerNorm (LN)层,每个模块后加...
第一个Swin Transformer Block的MLP结构和之前ViT一样,没有新东西,下面就到第二个Swin Transformer Block中的SW-MSA模块。 SW-MSA主要是为了让窗口与窗口之间可以发生信息传输。 论文中给出了这样一幅图来描述SW-MSA。 值得注意的是,表面上看从4个窗口变成了9个窗口,实际上是整个窗口网格从左上角分别向右侧和下...
因此，我们的架构可以轻松地替代现有方法中的骨干网络，以应用于各种视觉任务。Swin Transformer模块的核心创新在于其自注意力机制。我们通过将标准的多头自注意力（MSA）模块替换为基于移动窗口的模块来构建Swin Transformer。其他层保持不变，如图3(b)所示。该模块包含一个基于移动窗口的MSA模块，后跟一个2层MLP，其间...
将feature map送入stage1模块。 stage1中首先包含一层线性embedding层,将rgb特征映射到维度 , 后接着2个swin transformer块。swin transformer内部结构如(b)图所示,其核心部分是W-MSA和SW-MSA模块。基于W-MSA和SW-MSA的block交替搭建。 MLP包含2层,中间激活函数采用的GELU。第一层将维度扩大 ...