Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块,在保持其他层不变的情况下构建Swin Transformer。 如图3(b)所示,Swin Transformer模块由一个基于移位窗口的MSA模块和一个中间带有GELU非线性的两层MLP组成。在每个MSA模块和每个MLP之前应用LayerNorm...
为了解决这些差异,提出了一种分层Transformer,其表示是用移位窗口计算的。通过将自注意力计算限制到非重叠的局部窗口,同时还允许跨窗口连接,移位窗口方案带来了更高的效率。这种分层架构具有在各种尺度下建模的灵活性,并且具有相对于图像大小的线性计算复杂性。Swin Transformer的这些特性使其与广泛的视觉任务兼容,包括图像...
Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块,在保持其他层不变的情况下构建Swin Transformer。 如图3(b)所示,Swin Transformer模块由一个基于移位窗口的MSA模块和一个中间带有GELU非线性的两层MLP组成。在每个MSA模块和每个MLP之前应用Lay...
简介:YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏介绍了YOLO的有效改进,包括使用新型视觉Transformer——Swin Transformer。Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题,采用分层结构和移位窗口自注意力计算,适用于多种视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,性能超越先前最佳模型。此外,文章还展示了如何在...
Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块,在保持其他层不变的情况下构建Swin Transformer。 如图3(b)所示,Swin Transformer模块由一个基于移位窗口的MSA模块和一个中间带有GELU非线性的两层MLP组成。在每个MSA模块和每个MLP之前应用LayerNorm...
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows使用移动窗口的分层视觉转换器阅读笔记 摘要:提出Swin Transformer,作为计算机视觉的通用主干网络。将Transformer应用到是视觉领域的挑战就是语言和视觉两个领域的差异。本文提出的分层transformer,它的表征用移动窗口计算,解决这个差异。通过将自注意计算机...
Swin Transformer 摘要:本文提出了一种新型的视觉变换器,即Swin变换器,它可作为计算机视觉的通用骨干。将Transformer从NLP转移到CV上,由于两个领域的差异而存在着挑战,例如视觉实体的尺度变化较大,以及图像相对于句子是个很长的序列。为了解决这些差异,我们提出了一种分层变换器,它的表示是用移位窗口来计算的。移位窗口...
10-分层计算方法 06:40 1-数据与环境配置解读 11:26 2-图像数据patch编码 07:01 3-数据按window进行划分计算 07:48 4-基础attention计算模块 08:04 5-窗口位移模块细节分析 08:49 6-patchmerge下采样操作 04:45 7-各block计算方法解读 06:30 8-输出层概述 05:38 1-DETR目标检测基本思想解...
如上图所示，第一个Swin Transformer block，由LayerNorm、W-MSA和MLP组成，W-MSA即Windows MSA，可以理解为分窗的多头注意力。第二个Swin Transformer block跟第一个block基本一样，只是将W-MSA换成了SW-MSA，即Shifted Windows，可以理解为移位的窗口多头注意力。Shifted Windows也正是Swin Transformer的命名由来。
Swin Transformer还有一个关键设计元素,就是在连续的同尺度self-attention层使用移位窗口分区(shifted window partition)。类似于对分组卷积的分组间通信优化,移位窗口能够促进前一层的窗口之间的特征融合,从而显著提高建模能力。常见的基于滑动窗口(sliding window)的自注意力,由于每个query对应的key集不同,所以都要...