在NLP中，原始Transformer采用的是绝对位置嵌入，相对位置偏置方法后来被证明是有益的[4,41]。在计算机视...
H, W]print(f'输入尺寸:{test_data.shape}')#创建SwinT层'''参数：in_channels: 输入通道数，同卷积out_channels: 输出通道数，同卷积以下为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:...
针对上述两个问题,论文中提出了一种基于滑动窗口机制,具有层级设计(下采样层) 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(window size固定)中,一方面能引入 CNN 卷积操作的局部性,另一方面能大幅度节省计算量,它只和窗口数量成线性关系。 通过...
x = x.view(B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C) windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C) return windows def window_reverse(windows, window_size, H, W): B = int(windows.shape[0] / (H...
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。
如下图所示,Swin Transformer的核心模块就是黄色部分,我们需要将这个部分制成一个通用的SwinT接口,使得更多熟悉CNN的开发者将Swin Transformer应用到CV领域的不同任务中。 这么做的价值有两点:1、Swin Transformer自身的能力强大,这个接口将不会过时。①实现超大尺寸整张图片的全局注意力运算所需要的超级计算单元短时间内...
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...
1、引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer; 2、引入locality思想,对无重合的window区域内进行self-attention计算。 总的来说Swin Transformer是一种改进的VIT,但是Swin Transformer该模型本身具有了划窗操作(包括不重叠的local window,和重叠的cross-window),并且具有层级设计。
探索Swin Transformer中window-size和patch-size的区别，本文将深入剖析技术细节与实现路径。论文与代码的详细信息如下：论文地址：arxiv.org/abs/2111.0988...代码地址：GitHub - microsoft/Swin-Transformer: This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using...
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