此外，通过在非重叠窗口内本地计算自注意力（以红色标出），并保持每个窗口内补丁数量的固定，Swin Transformer实现了线性的计算复杂度与图像大小。这些优势使得Swin Transformer成为各种视觉任务的理想通用主干，与先前基于Transformer的架构形成鲜明对比，后者仅能产生单一分辨率的特征图且计算复杂度较高。Swin Transformer ...
这些优点使 Swin Transformer 适合作为各种视觉任务的通用主干,与之前基于 Transformer 的架构 [19] 形成对比,后者产生单一分辨率的特征图并具有二次复杂性。 Swin Transformer 的一个关键设计元素是它在连续自注意力层之间的窗口分区的移动,如图 2 所示。移动的窗口桥接前一层的窗口,提供它们之间的连接,显着增强建模...
5. Swin Transformer 的优点 高效的计算：窗口化的自注意力机制极大地减少了计算量，使得 Swin Transformer 可以应用在高分辨率图像上。多尺度特征提取：类似于 CNN 的分层设计，使 Swin Transformer 适合在视觉任务中提取多尺度特征。跨窗口信息融合：通过 Shifted Window 机制，Swin Transformer 可以在多个窗口间传递...
· SwinTransformerBlock中Reshape成(B,H,W,C) · 做注意力 例如:如果Transformer是上下两个 block连着做这种操作,先是L层 window再是 L+1层shifted window 的话,就能起到窗口和窗口之间互相通信的目的了 transformer block 的安排是有讲究的,每次都是先要做一次基于窗口的多头自注意力,然后再做一次基于移动窗口...
Swin Transformer(用于图像分类) 目前Transformer应用到图像领域主要挑战在于: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(例如VIT);在不同场景下视觉Transformer性能未必很好(我理解的是小目标和大目标的识别)。 因此Swin Transformer横空出世,有效的解决了上述两个弊端。不过我...
这些优点使得Swin-Transformer适合作为各种视觉任务的通用主干，与以前基于Transformer的体系结构形成对比，后者...
而Swin Transformer Block具体结构如右图所示，主要是LayerNorm，Window Attention，Shifted Window Attention...
Swin Transformer则很好的结合了CNN和Transformer的优点,同时避免了这些缺点 Swin Transformer采用局部注意机制处理图像,其具有CNN处理大尺寸图像的优势,并且相较于Transformer/CNN,它的计算量减少了很多,因此可以处理大尺寸图像。此外采用了滑动窗口方案来建模长期依赖关系 ...