Swin是在Window当中单独去做Window Attention。与Vit不同,本Window内的Visual Tokens去算自己内部的attention,这和Vit的Multi-head attention没有本质区别。但这里Windows之间是没有交互的。Window 1中的元素,看不到Window 4的信息。 Only W-MSA 注意:如果windows之间不交互信息,即window不做Shifted window,可能会有影...
Swin Transformer Block是该算法的核心点,它由窗口多头自注意层 (window multi-head self-attention,W-MSA) 和移位窗口多头自注意层 (shifted-window multi-head self-attention, SW-MSA)组成,如图所示。由于这个原因,Swin Transformer的层数要为2的整数倍,一层提供给W-MSA,一层提供给SW-MSA。 class SwinTransfor...
如果说Shifted Window是Swin Transformer的精华，那么Attention Mask则可以算作是Shifted Window的精华。Attention Mask主要干的事就是设置合理的mask，使得Shifted Window Attention在与Window Attention相同的窗口个数下，得到等价的计算结果。如下图所示，分别给SWA和WA加上index后，再计算window attention的时候，希望有相...
捋一捋Swin Transformer CodeLearner 华中科技大学 电子信息硕士51 人赞同了该文章 目录 收起 0 前言 1 整体结构 1.1 PatchEmbed 1.2 BasicLayer 1.2.1 Swin Transform Block Window Attention Shifted Window Attention Relative Position Bias 1.3 Patch Merging 2 实验&结论...
而Block具体结构如右图所示,主要是LayerNorm,MLP,Window Attention和Shifted Window Attention组成 (为了方便讲解,我会省略掉一些参数) class SwinTransformer(nn.Module): def __init__(...): super().__init__() ... # absolute position embedding ...
transformer应用到CV的优势全局的感受野(计算量很大),可实现平移不变,但无法做到尺度不变,猜测这也是DETR对小目标检测效果不太好的原因。 鉴于以上分析,Swin transformer (Shiftedwindowtransformer, 暂且简称SWTR)构造了层次结构网络、window multi-head self-attention,构造新的CV backbone。
通过仔细的画图分析才终于搞懂Swin-Transformer的shifted-window self-attention的算法和背后原理,上次读到这么令人兴奋的论文还是3年前,敬请期待Swin-Transformer的解读文章。 发布于 2021-03-30 23:24 赞同20 分享收藏 写下你的评论... 2 条评论 默认 最新 huxiao64 画图用什么软件呢 2023-06...
作为Swin Transformer的重要设计,shifted window有两个含义,一是不重叠的窗口中进行self attention,可以减少计算量,并且引入了局部性先验。此外,不同于传统的滑动窗口,不重叠窗口的设计对硬件实现更加友好,从而具有更快的实际运行速度。Swin Transformer 使用的不重叠窗口中,统一窗口内的点将采用相同的邻域来进行计算,对速...
SwinTransformer Block 在Swin Transformer Block中,最重要的莫过于Window Attention(W-MSA)与Shifted Window Attention(SW-MSA)传统的Transformer都是基于全局来计算注意力的,因此计算复杂度十分高。而Swin Transformer则将注意力的计算限制在每个窗口内,进而减少了计算量。其计算公式如下: ...
Patch Partition：将输入图像划分为不重叠的Patch。Linear Embedding：将每个Patch映射到一个高维向量空间。Swin Transformer Block：窗口化的多头自注意力（Window-based Multi-head Self Attention, W-MSA）和Shifted Window MSA。Patch Merging Layer：将相邻Patch特征合并，减少分辨率的同时增加通道数。2. Swin ...