Swin-transformer---取代卷积神经网络 在很多视觉领域都取得了很好的成绩。 提出了一种shifted window移动窗口的方法,其解决了1.若以像素点为单位的VIT,其序列过长问题,2.并且可以通过窗口交互的方法来变相实现全局的transformer,3.减小了计算复杂度,其复杂度随图片大小而线性增长,而不是像传统的VIT为平方级增长。
Swin Transformer 模块 Swin Transformer 是通过将 Transformer 模块中的标准多头自注意力 (MSA) 模块替换为基于移动窗口的模块(在第 3.2 节中描述)而构建的,其他层保持不变。 如图 3(b) 所示,Swin Transformer 模块由一个基于移动窗口的 MSA 模块组成,后跟一个 2 层 MLP,其间具有 GELU 非线性。 在每个 MSA ...
Swin Transformer Block是Swin Transformer的核心部分,首先明确Swin Transformer Block的输入输出图片维度是不发生变化的。图中的x2表示,Swin Transformer Block有两个结构,在右侧小图中,这两个结构仅有W-MSA和SW-MSA的差别,这两个结构是成对使用的,即先经过左边的带有W-MSA的结构再经过右边带有SW-MSA的结构。 W-...
Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,它之所以有这么大的影响力,是因为在ViT之后,swin transformer凭借在一系列视觉任务上的出色表现,进一步证明了transformer是可以在视觉领域广泛应用的。此外,作者团队也发布了一系列基于swin transformer的工作,比如自监督版本的MoBY、视频领域的video-swin-transformer、应用swin思想的MLP...
swin transformer模型的分类结果会优于CNN的结果吗 transformer模型图,不知不觉Transformer已经逐步渗透到了各个领域,就其本身也产生了相当多的变体,如上图。本篇文章想大致按照这个图,选一些比较精彩的变体整理,话不多说直接开始。Transformer-XL论文标题:Transforme
这一部分的最后,作者介绍了一下Swin Transformer的几个变体,对比了Swin Transformer全家桶与ResNet全家桶的复杂度。变量主要为向量通道维C以及每个Stage有多少个Transformer Block。 实验 作者分别使用ImageNet-1K和ImageNet-22K两个数据集做预训练,测试均在ImageNet-1K上进行(在22K数据集上预训练好的模型需要做fine tu...
虽然CNN及其变体仍然是计算机视觉应用程序的主要骨干架构,但我们强调了类似transformer的架构在视觉和语言...
一些现有的工作证明,即使没有这些属性,ViT变体仍然可以很好地工作。对于第一个,全局的依赖可能并非不可避免。越来越多的ViT引入了一种局部注意力机制,将其注意力范围限制在一个小的局部区域内,如Swin-Transformer和Local ViT。实验结果表明,该系统的性能并没有由于局部限制而下降。此外,另一条研究探讨了动态聚合的...
提出了一个名为YotoR的新目标检测架构家族,它由基于Swin Transformer的 Backbone 和基于YoloR的 Head 组成。 对不同的YotoR变体进行了详尽的评估,结果表明,在考虑目标检测性能和推理速度的各种评估中,YotoR模型TP5和BP4一致地超过了YoloR P6和Swin Transformer。
论文还研究了一种变体,解码器重建目标是每个masked patches的归一化像素值。具体来说,我们计算每个patches中所有像素的平均值和标准偏差,并使用它们来规范化patches。在我们的实验中,使用归一化像素作为重构目标提高了表示质量。 decoder就是Transformer中的decoder,训练时需要encoder-decoder,测试时只需要encoder+MLP(MLP用...