x = torch.roll(shifted_x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2)), 实现这个图像的移动,简单的小例子: class SwinTransformerBlock(nn.Module): r""" Swin Transformer Block. Args: dim (int): Number of input channels. input_resolution (tuple[int]): Input resulotion. num...
Swin Transformer中最重要的模块是基于移动窗口构建的注意力模块,其内部结构如下图所示,包含了一个基于移动窗口的多头自注意力模块(shifted windows multi-head self attention, SW-MSA)和基于窗口的多头自注意力模块(W-MSA),其他的归一化层和两层的MLP与原来保持一致,并使用了GELU激活函数。 基于移动窗口的W-MSA和...
然而在对照下面的模型时却发现,该模块里面似乎没有Shifted Window Attention(SW-MSA),而且在代码的定义中,似乎也没有与之相匹配的定义,这是由于Shifted Window Attention(SW-MSA)事实上可以通过Window Attention(W-MSA)来实现,只需要给定一个参数shift-size即可。而shift-size的设定则与windows-size有关,如下图所示...
# cyclic shiftifself.shift_size >0:#做不做窗口滑动,刚开始shift_size为0,不做偏移ifnotself.fused_window_process: shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1,2))#进行偏移# partition windowsx_windows = window_partition(shifted_x, self.window_size)# ...
在前面的章节中,我们学习了SwinTransformer的整体框架,其主要由Patch Merging模块与SwinTansformer Block模块组成, Patch Embedding 在输入进Swin Transformer Block前,需要将图片切成一个个 patch,然后嵌入向量。 具体做法是对原始图片裁成一个个window_size*window_size的窗口大小,然后进行嵌入。
2.SwinTransformerBlock结构 (1).img_mask将生成方法 每一个block模块均会生成img_mask方法,如下: 随后会对生成的img_mask做如下变化: mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size)#nW, window_size, window_size, 1mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size *self.window_...
仅仅对窗口(window)单独施加注意力,如何解决窗口(window)之间的信息流动?交替使用W-MSA和SW-MSA模块,因此SwinTransformerBlock必须是偶数。如下图所示: image.png 整体流程如下: 先对特征图进行LayerNorm 通过self.shift_size决定是否需要对特征图进行shift
局部移动操作：在Swin Transformer中，为了实现特征的局部关联，采用了局部移动操作。在偶数层中，shift_size为0；而在奇数层中，shift_size为窗口大小的半数。这一操作有助于在不引入全局上下文的情况下，实现特征的局部关联。输出层次结构：经过一系列处理，Swin Transformer Backbone最终输出四层处理结果，...
每个 BasicLayer 的内部结构遵循特定的规则，以确保特征的有效关联和降采样。在偶数层中，shift_size 为 0，而在奇数层中，shift_size 则为窗口大小的半数，以实现特征的局部移动。这一操作有助于在不引入全局上下文的情况下，实现特征的局部关联。在执行多层 Swin Transformer 后，系统通过 PatchMerging...
class SwinTransformerBlock(nn.Layer): """ Swin Transformer Block. Args: dim (int): Number of input channels. input_resolution (tuple[int]): Input resulotion. num_heads (int): Number of attention heads. window_size (int): Window size. shift_size (int): Shift size for SW-MSA. mlp_ra...