在Swin Transformer中，W-MSA (Window Multi-Head Self Attention)是关键的注意力机制，它通过在每个窗口...
然后经过4个stage的Swin transformer 计算,得到分层的中间特征。对于每个stage,会交替经过两个block,其中一个block负责计算local window的self-attention,另一个block负责计算shift-window的attention。 先讨论每个stage由两个block组成,会经过三种操作,下面分别讨论。 stage - 操作1:输入patch,B, N, C,然后进行self-at...
shifted window based self-attention 将标准多头自注意力 MSA的自注意力部分换位shift Windows,其余部分保持不变 图片分类的 标准的transformer架构在整体上执行self-attention,导致计算复杂度是token数量平方倍,不适合用于需要大量token集的密集预测或者高分辨率的vision任务 为了计算效率,我们提出在local 窗口中计算自注意...
每个Swin Transformer Block是由两个连续的Swin Transformer Blocks所组成(见最右边),也就是我们上面说的Layer l和Layeer l+1层,其中Layer l层包含的是W-MSA(窗口自注意力机制),而layer l+1层包含的是SW-MSA(偏移窗口自注意力机制)。然后第一个Stage的输出再送到块状拼接(Patch Merging),再送到Swin Transform...
在swin-transformer中,有两种block,两个block要连在一起使用。 第一个block是W-MSA + MLP。 第二个block是SW-MSA + MLP。 两个block连在一起才是完整的结构。 从源码上看在进入和离开窗口时,embedding都会有形状的改变,分别为window_partition,作用是把大小为B*N*D的输入转成窗口的格式。在经过attention计算...
移动窗口 在原文中3.2节Shifted Window based Self-Attention详细解释了使用该机制的动机和其运作方式。“The standard Transformer architecture and its adaptation for image classification both conduct global selfattention, where the relationships between a token and all other tokens are computed. The global com...
图(b)描绘了Swin Transformer block做的事情:输入数据先正常在窗口范围内做attention(W-MSA, W表示Window),然后经过LN和MLP一系列模块后,又做了一次移动窗口的attention(SW-MSA, SW表示Shifted Window),然后才是最终的输出结果。因此你可以发现演示图中的block都是偶数的。因为两个相连的block要依次完成W-MSA和SW...
swing transformer block实际上是由两层组成的,第一层就是一个简单的transformer block(self attention+feedforward),第二层结构类似第一层,只不过attention层变成了shift window multihead self attention,本质上就是比前面的那个self attention多了一个shift功能。
shift又可以混入多尺度技巧，一部分feature移动a, 另一部分移动b，最后concat. shift可以继续扩展维度，...
在上图中,左边为W-MSA得划分方法,中间为shifted window划分后的块,每个块进行了0-8的编号。为了减少计算量,首先将1和2两块移到最下方7和8的下面,然后,将3和6移动到右边5和8的右边,最后,将0移动到最右下角。这样可以间接的划分为新得四块,如上图右边红色所圈部分所示,从而保持和W-MSA(左边红色所圈部分...