答:我认为在卷积网络中像素点之间的是没有乘法的,而在transformer中像素点之间是有乘法的,这就让模型的表达能力更强,但是由于像素点之间存在乘法,就会导致反向传播的时候,更新参数比较“乏力”,所以transformer需要更多的数据喂入。 Multi-Head Attention 定义:Multi-Head就是将每个向量得到的(q,k,v)分为多份(多个...
本文主要内容galerkin transformer与transfromer的对比(默认熟悉transformer的框架与流程)VIT与swin transformer 的对比(主要介绍swin transformer)一、galerkin transformer与transfromer的对比transformerTr…
Transformer模型原理解读:Swin、VIT、DETR、BERT四大Transformer核心模型一口气学到爽!(深度学习/计算机视觉)共计42条视频,包括:Transformer本质在解决一件什么事、1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
每一个BasicLayer由不同层数的SwinTransformerBlock组成。具体的层数以及每一层包含的SwinTransformerBlock定义在configs文件夹对应的.yaml文件中,参数名称为depths,选择swin_tiny_patch4_window7_224.yaml配置的参数进行后续的说明。 该配置文件中,depths = [2,2,6,2],即总共包含4个BasicLayer层,每个BasicLayer层包含...
简单来说就是网络设计的问题和自注意力机制的显存占用问题。下面直接讨论 Swin Transformer 的网络结构。
首先介绍transformer模型，它通过引入位置嵌入和注意力机制，显著改进了传统的循环或卷积神经网络在序列转导任务中的表现。Transformer的内部结构包括由多个自注意力组件组成的编码器块与解码器块，自注意力机制能够捕捉输入和输出之间的全局依赖关系，实现更高效的学习距离较远位置之间的依赖性。随后讨论了galerkin...
因此使用pure transformer（vit）和swin transformer，两者首先在纯图像任务上：swin因为其一定程度上借鉴了...
给大家整理了一份Transformer学习资料包 1,Swin、BERT、VIT、DETR四大Transformer核心模型课件+源码资料 2,上百篇Tr...
将Transformer引入视觉领域后,研究人员们一直在寻求更好的模型架构来适应视觉领域的通用任务。但将Transformer从NLP领域迁移到CV领域面临着众多挑战,与文本相比图像中的视觉实体尺度变化剧烈、图像分辨率很高,带来了多尺度建模与计算量巨大的严峻问题。