从图中就可以看出开始下采样率为4倍,后面变为8倍,在后面16倍,这样就可以把多尺寸特征图输入给FPN,从而就可以做检查,丢给UNet就可以做分割了。因此Swin transformer是可以作为一个通用的骨干网络的,不光可以做图像分类。 关键设计因素1---移动窗口 论文中每个窗口是7x7个patch,因此56x56的特征图可分为8x8=64个...
第一个意思Swin Transformer是一个层级结构,类似fpn,抽取不同层次的视觉特征,使其更适合分割检测等任务,对比VIT,有一个分辨率逐渐降低的过程,分别是4倍,8倍,16倍下采样,而VIT一直保持16倍下采样,因为transformer本身是一个长度序列不变的变换。第二个意思是transformer范围不同,上图两边红框代表在红框内进行transfor...
直观上,FCOS还应该能够在两阶段检测器Faster RCNN中用FPN [14]替换region proposal网络(RPN)中的anchor。 在这里,我们通过实验确认。 与带有FPN的RPN [14]相比,我们用FCOS中的方法替换了anchor boxes。 此外,我们将GN添加到FPN head的层中,这可以使我们的训练更加稳定。 所有其他设置与官方代码[7]中带有FPN的RP...
所以所上图中图一左边所示,Swin Transformer 刚开始的下采样率是4倍,然后变成了8倍、16倍,之所以刚开始是4×的,是因为最开始的 patch 是4乘4大小的,一旦有了多尺寸的特征信息,有了这种4x、8x、16x的特征图,那自然就可以把这些多尺寸的特征图输给一个 FPN,从而就可以去做检测了 同样的道理,有了这些多尺寸...
而Swin Transformer,就旨在解决这些NLP和CV之间差异带来的问题。 通过移动窗口计算的分层Transformer Swin Transformer的诀窍,核心是两板斧: 基于分层特征图,利用特征金字塔网络(FPN)或U-Net等技术进行密集预测 将自注意力计算限制在不重叠的局部窗口中,同时允许跨窗口连接,从而带来更高的效率。
有了这些分层特征映射,Swin-Transformer模型可以方便地利用高级技术进行dense预测,如特征金字塔网络(FPN)或U-Net。线性计算复杂度是通过在分割图像的非重叠窗口(红色轮廓)内局部计算自我注意来实现的。每个窗口中的面片数是固定的,因此复杂度与图像大小成线性关系。这些优点使得Swin-Transformer适合作为各种视觉任务的通用...
以Swin Transformer为代表,给出的解决方案是向CNN学习,将分层设计重新引入骨干网络: 基于分层特征图,利用特征金字塔网络(FPN)或U-Net等技术进行密集预测 将自注意力计算限制在不重叠的局部窗口中,同时允许跨窗口连接,从而带来更高的效率。 而何恺明团队的这篇新论文,则试图寻找一个新的突破方向。
Swin Transformer只针对单个Local Window计算Self-Attention,并且每个Localwindows的大小是固定的,因此它的计算复杂度与输入图片大小是线性关系; 不同层Layer之间类似于Pooling的Patch-Merging操作以及同层内的Local Window shift操作,使得Swin Transformer也具备类似于FPN的局部和全局的多尺度对象的建模能力。
有了这些分层特征映射,Swin-Transformer模型可以方便地利用高级技术进行密集预测,如特征金字塔网络(FPN)[41]或U-Net[50]。线性计算复杂度是通过在分割图像的非重叠窗口(红色轮廓)内局部计算自注意来实现的。每个窗口中的图块数是固定的,因此复杂度与图像大小成线性关系。这些优点使得Swin-Transformer适合作为各种视觉...
如图 1(a) 所示,Swin Transformer 通过从小尺寸的补丁(灰色轮廓)开始并逐渐合并更深的 Transformer 层中的相邻补丁来构建分层表示。通过这些分层特征图,Swin Transformer 模型可以方便地利用先进的技术进行密集预测,例如特征金字塔网络 (FPN) [41] 或 U-Net [50]。线性计算复杂度是通过在划分图像的非重叠窗口中本...