Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉信号先验引入到普通的Transformer编码器架构中,包括层次结构...
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。 这里可以通过二维卷积层,将stride,kernel_size设置为window_size大小。设定输出通道来确定嵌入向量的大小。最后将 H,W 维度展开,并移动到第一维度。这里的window_size设置为4,具体过程如下,其他阶段的Patch也是如法炮制。 class Patch...
swin transformer是按照window size内的小方格计算的,比如上图中的windows size=4,也就是每4*4个tokens(红色框)之间计算self-attention,这里注意,计算self-attention的输入tokens的数量和维度都不变换,因此输出特征图依旧是16*16*embed_dim。 实现起来,大体上来看和之前文章讲的一样,每一个window是里面做tokens之间...
针对第二个问题,在每一个模块(Swin Transformer Block)中,Swin Transformer通过特征融合的方式(PatchMerging,可参考卷积网络里的池化操作)每次特征抽取之后都进行一次下采样,增加了下一次窗口注意力运算在原始图像上的感受野,从而对输入图像进行了多尺度的特征提取,使得在CV领域的其他密集预测型任务上的表现也是SOTA。 下...
(num_windows*B, window_size, window_size, C) # 方便后面算self-attention def window_partition(x, window_size): """ Args: x: (B, H, W, C) window_size (int): window size Returns: windows: (num_windows*B, window_size, window_size, C) """ B, H, W, C = x.shape x = x...
我们将Swin Transformer最核心的模块制作成了SwinT接口,使用形式类似Conv2D。首先,这极大的方便了开发者们进行网络模型的编写,尤其是要自定义模型架构时,并混合使用Conv2D和SwinT;然后,我们认为SwinT接口的内容非常简单并且高效,因此这个接口短期内将不会过时,可以拥有时效性上的保证;最后,我们真实地对该接口进行了测试,...
以下为SwinT独有的,类似于卷积中的核大小,步幅,填充等 input_resolution: 输入图像的尺寸大小 num_heads: 多头注意力的头数,应该设置为能被输入通道数整除的值 window_size: 做注意力运算的窗口的大小,窗口越大,运算就会越慢 qkv_bias: qkv的偏置,默认None ...
window_size越大,每个patch周围的patch数目也就越多,模型的计算量也就越大。 6. mlp_ratio:表示Transformer block中feed-forward网络中隐藏层的维度与嵌入层的维度的比例。这个参数的大小会影响模型的非线性变换的复杂度,一般情况下,mlp_ratio越大,模型的表现也就越好。 总之,Swin Transformer的参数决定了模型的...
视觉实体变化大,在不同场景下视觉Transformer性能未必很好 图像分辨率高,像素点多,Transformer基于全局自注意力的计算导致计算量较大 针对上述两个问题,我们提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transformer。 其中滑窗操作包括不重叠的local window,和重叠的cross-window。将注意力计算限制在一个窗口中,一方面能引...
针对上述两个问题,我们提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transformer。 其中滑窗操作包括不重叠的local window,和重叠的cross-window。将注意力计算限制在一个窗口中,一方面能引入CNN卷积操作的局部性,另一方面能节省计算量。 在各大图像任务上,Swin Transformer都具有很好的性能。