最后作者提到了Swin transformer的几个变体,分别为Swin Tiny,Swin small,Swin base,Swin large。Swim tiny的计算复杂度与ResNet50差不多,Swin small的计算复杂度与ResNet101差不多。这些变体区别在于C的大小,以及layer number大小即里面有几个transform block。 实验: 一:分类 数据集ImageNet-1k,imageNet-22k 两种...
以下res224指Resnet50输入图像尺寸为224x224,res32指Resnet50输入图像尺寸为32x32。我们观察到在训练损失和训练集精度上，三个模型(SwinResnet、res224、res32)达到的效果接近；而在测试精度上，SwinResnet精度达到80.3%，res224精度达到82.9%，res32精度达到71.6%。① 在精度上，SwinResnet与res224差距不大，...
性能与Swin Transformer相当,甚至更好。具体地说,在与Swin-T模型相同的计算预算内,ShiftViT在ImageNet数据集上达到了81.7%(相对于Swin-T的81.3%)。对于密集预测任务,在COCO检测数据集上平均精度(mAP)为45.7%(Swin-T的43.7%),在ADE20k分割数据集上平均精度(mIoU)为46.3%(Swin-T的44.5%)。 由于Shift操作已经是...
尽管CNN及其变体在应用程序中仍占据重要地位，但我们同样看到了类似Transformer的架构在视觉和语言统一建模方面的巨大潜力。我们的工作在多个基本的视觉识别任务上展现了强劲实力，我们期待这一转变能带来更广泛的建模应用。受到NLP领域自注意力层和Transformer架构成功的启发，一些研究尝试将自注意力层引入到ResNet等流行架构...
第一个Patch Merging和Swin Transformer blocks称为Stage 2,分辨率保持在H8×W8H8×W8。该过程重复两次,分别为Stage 3和Stage 4,输出分辨率分别为H16×W16H16×W16和H32×W32H32×W32。各Stage共同构建的层级特征,其特征分辨率与典型卷积网络相同,例如VGG和ResNet。因此,Swin Transformer架构可以方便地替换现有方法中...
Pointnet和Transformer都是一种基本的骨干网络,但都是领域中的开山之作,即使用这个网络,能够很高效地处理领域中的数据。比如PointNet,他就是第一个直接将原始点云喂到模型中去的,而不需要将其进行多面积投影、体素化等将其变成规则的数据预处理。但是它没有考虑点与点之间的联系,于是,原作者就有了下一篇工作——...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类3:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的堆...
与ResNet-50相比,Swin-T框架带来了+3.4∼4.2 box的AP增益,具有略大的模型大小、FLOPS和延迟; Swin-Transformer可以拿到51.9 box-AP和45.0 mask-AP的高检测精度,与ResNeXt101-64x4d相比,可以获得+3.6 box-AP和+3.3mask-AP的显著增益,ResNeXt101-64x4d具有相似的模型大小、触发器和延迟 ...
SwinT模块,让Swin-Transformer 的使用变得和CNN一样方便快捷! 项目内容 一、SwinT模块的使用演示,接口酷似Conv2D 二、使用SwinT替换Resnet50中Bottleneck中的Conv2D层,创建SwinResnet! 三、SwinT的应用场景 总结与思考,为什么我们需要注意力机制 一、CNN的局限性 二、为什么要降采样 三、只用滑动窗口注意力行吗 四、...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...