修改YOLOv8的主干网络:首先需要修改ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml文件中的backbone部分,以适应Swin-Transformer模块的插入。这可能涉及到调整卷积层的数量、类型以及它们之间的连接方式。 添加Swin-Transformer代码:根据论文提供的官方实现或者社区贡献的实现版本,将Swin-Transformer的相关组件(如WindowAttention,Mlp...
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。 这里可以通过二维卷积层,...
接下来主要讲讲Swin Transformer中最重要的模块:SW-MAA(Shifted Window Multi-head Attention)。 Patch是图像的小块,比如4 x 4的像素。每个Patch最后会变成1,或者Visual Token。它的维度是embed_dim。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...
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!首先Patch Partition,就是VIT中等分成小块的操作;然后分成4个stage,每个stage中包括两个部分,分别是patch Merging(第一个块是线性层)
制成SwinT模块的价值 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...
一,swint模块的使用演示,接口酷似conv2d 由于以下两点原因,我们将swin-transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.conv2d的接口并命名为swint.其输入,输出数据形状完全和conv2d(cnn)一样,这极大的方便了使用transformer来编写模型代码. 1,一方面,虽然随着2020年vit出圈以后,transformer开始在cv领域得到快速发展;但是...
Swin Transformer第一步是Patch Partition模块。这一步和ViT相似,通过Patch Partition将输入图片 划分为不重合的patch集合,其中每个patch尺寸为 ,那么每个patch的特征维度为 ,patch块的数量为 。在代码中我们可以看到默认给定一张 的图片,经过patch partition后图片的尺寸为 ...
Swin Transformer模块的核心创新在于其自注意力机制。我们通过将标准的多头自注意力（MSA）模块替换为基于移动窗口的模块来构建Swin Transformer。其他层保持不变，如图3(b)所示。该模块包含一个基于移动窗口的MSA模块，后跟一个2层MLP，其间使用GELU非线性激活函数。每个MSA模块和MLP之前都应用了一个LayerNorm层，以确保...
W-MSA模块就是将特征图划分到一个个窗口(Windows)中,在每个窗口内分别使用多头注意力模块。 论文在这里还强调了一下W-MSA和MSA计算量的对比,计算公式如下: MSA就是之前ViT不加窗口计算全局注意力。下面就来看看这两个式子是如何计算得到的。 先看MSA:在Transformer中,注意力的计算公式如下所示: ...