Visual Tokens(编码后的特征)会进入Tansformer中。Vit,是把所有的Visual Tokens全部拉直,送入Transformer中。 下图最左边每一个小格,对应着上图中的每一个Visual Token(tensor)。Window里是4 x 4的Visual Tokens。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att...
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 if self.ape: self.absolute_pos_embed = nn.Parameter(t...
Shifted Window Attention 前面的Window Attention是在每个窗口下计算注意力的,为了更好的和其他window进行信息交互,Swin Transformer还引入了shifted window操作。 左边是没有重叠的Window Attention,而右边则是将窗口进行移位的Shift Window Attention。可以看到移位后的窗口包含了原本相邻窗口的元素。但这也引入了一个新问...
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...
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 ...
(2)window_partition窗口划分 3.W-MSA(Window Multi-head Self Attention) 4.还原操作window_reverse 5.SW-MSA(Shifted Window) (1)做窗口滑动 (2)mask (3)还原shift 6.PatchMerging 7.分层计算(执行后续的Block) 8.输出层 Swim Transformer是特为视觉领域设计的一种分层Transformer结构。Swin Transformer的两大...
除了Patch Merging模块,接下来便是Swin Transformer Block模块了,这才是重头戏,其主要包含LayerNorm,Window Attention(W-MSA),Shifted Window Attention(SW-MSA)和MLP模块。为方便对整个架构的理解,我们先从外部梳理一遍其具体变换: Swin Transformer整体外部变换过程 ...
自引入ViT以来,改进的重点是密集预测任务的多尺度特征学习和高效的注意力机制。这些注意力机制包括Window Attention、Global Token、Focal Attention和动态Token Size。 最近,基于卷积的方法被引入到Vision Transformer模型中。其中,已有的研究集中在用卷积运算来补充变压器模型,以引入额外的电感偏差。CvT在标记化过程中采用卷...
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。