Swin Transformer在图像中构建了类似于CNN的层次结构,但利用了Transformer的自注意力机制,使得它能够更高效地处理大尺寸图像。 2. 计算复杂度 ViT: ViT 的自注意力计算复杂度与输入图像大小的平方成正比(O(N^2)),当处理高分辨率图像时,计算成本非常高。 Swin Transformer: Swin Transformer的窗口注意力机制将自注意...
一、galerkin transformer与transfromer的对比 transformer galerkin transformer 二、VIT与swin transformer 的对比 基于窗口的自注意力机制 滑窗操作 层级设计 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 tra...
并且加上位置编码(1D/2D/相对 的位置编码区别不大)。接下来和NLP完全一样的了。其实就是全连接层然后输出。 VIT几乎没有用归纳偏置,得从头学,因此小数据集变现不如卷积(局部性和平移不变性)。 swin transformer: 简单来说即为,多尺度的VIT,把多尺度的设计融入到了transform中。(借鉴了很多CNN的小技巧) 重点:...
目前Transformer应用到图像领域主要挑战在于:图像分辨率高,像素点多,Transformer基于全局自注意力的计算导致计算量较大(例如VIT);在不同场景下视觉Transformer性能未必很好(我理解的是小目标和大目标的识别)。 因此Swin Transformer横空出世,有效的解决了上述两个弊端。不过我个人感觉Swin Transformer不会很火...
W-MSA和MSA区别在于点积部分: window size为M,则包含h/M*w/M个window,每个window的QK^T复杂度为(M^2)^2*C,总复杂度为M^2hwC,乘V点积一样是(M^2)hwC,合并KQV计算总复杂度为4hwC^2 + 2(M^2)hwC 5、总结 5.1 优势 1、将transformer从CV下游任务如分类(ViT)、检测(DETR)上升到了backbone。
swintransformer和vit指标 Swin Transformer和Vision Transformer(VIT)在图像分类任务上都有优秀的表现,但在具体的指标上存在一些差异。 Swin Transformer在ImageNet-1K上的准确率达到了85.5%,比其他主流的视觉模型有更高的性能。 VIT的准确率也有不错的表现,其将注意力机制首次运用到了图片识别上,开启了计算机视觉网络...
相比于VIT,Swin Transform中比较难理解的点有两个:(1)相对位置偏置;(2)SW-MSA。下面从原理和...
VIT的第一个重大区别是是Swin Transformer构建“分层特征图”。 让我们将其分为两个部分 首先,“特征图”只是从每个连续层生成的中间张量。至于“分层”,在这里指的是特征映射从一层到另一层合并(下一节详细介绍),有效地降低了从一层到另一层的特征映射的空间维数(即向下采样)。Swin Transformer中的分层特征...
不同于ViT中在输入序列中加上一个绝对的位置编码,swinTransformer使用的是相对位置偏置,加在attention内部的查询操作里。论文做了实验,如果同时使用两种方法,表现会反而下降。 在原自注意力机制的基础上,加了一个偏置B,这个表示的是patch的相对位置,如果在此基础上再叠加一个绝对位置偏置,表现会反而下降...