Swin transformer窗口操作 | swin transformer模型的窗口是如何处理的?我们知道swin transformer模型处理的图片尺寸维度依然是[224,224],这里我们假设有一张[224,224]的图片。而一张224*224大小尺寸的图片被4*4尺寸大小的patch进行分割,我们就得到了56*56个patch ,这里的56等于224除以4而swin transformer模型规定了一...
代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer Motivation: ViT在视觉方向成功地应用了Transformer,但是ViT没有考虑视觉信号本身的特点,比如平移不变性。 文本不需要处理不同分辨率,不同尺寸的信号,如下图(左-文本)(虽然我觉得有点牵强,文本中fat fat可能和fat的意思有不同)。而视觉上需要,比如下图(左-图像...
如语义分割等视觉任务需要在像素级别进行密集预测,但因为其自注意力的计算复杂度是图像大小的二次方,所以 Transformer 在高分辨率图像上难以运算。 解决方案:提出通用的 Transformer 主干——Swin Transformer 构造层次特征图 Swin-Transformer 通过从小尺寸补丁(灰色轮廓)开始,逐渐合并更深 Transformer 层中的相邻补丁(patc...
1、Swin Transformer自身的能力强大,这个接口将不会过时。①实现超大尺寸整张图片的全局注意力运算所需要的超级计算单元短时间内不会出现(个人开发者也很难拥有这种算力),也就是说,窗口注意力依然能持续使用一到两年;②现在一般认为,简单有效的才是最好的,而Swin Transformer的实现则非常简单,很容易让人看懂并记住其...
与传统VIT不同，Swin Transformer采用滑动窗口机制，将图片划分为固定大小的窗口，每个窗口内进行自注意力操作，既保持了局部性，又实现了全局建模，解决了对多尺寸特征把握不足的问题。在处理视觉任务时，如检测和分割，Swin Transformer借鉴了卷积神经网络的设计理念，如特征金字塔（FPN）和skip connection，...
Swin Transformer第一步是Patch Partition模块。这一步和ViT相似,通过Patch Partition将输入图片 划分为不重合的patch集合,其中每个patch尺寸为 ,那么每个patch的特征维度为 ,patch块的数量为 。在代码中我们可以看到默认给定一张 的图片,经过patch partition后图片的尺寸为 ...
(2 ** i_layer)), #随着层数的推进,维度翻倍,图片分辨率(大小)减半 depth=depths[i_layer], #不同层swin-transformer需要不同的block数量 num_heads=num_heads[i_layer], #不同层swin-transformer需要不同的注意力头数量 window_size=window_size, mlp_ratio=self.mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, qk_...
· 不采用超大的 JFT-300M 数据集进行预训练,则效果无法和 CNN 媲美,原因应该是 Transformer 天然的全局注意力计算,没有 CNN 这种 Inductive Bias 能力,需要大数据才能发挥其最大潜力。 · ViT 无法直接适用于不同尺寸图片输入,因为 Patch 大小是固定的,当图片大小改变,此时序列长度就会改变,位置编码就无法直接适用...
Vision Transformer就是把图片打成 patch,因为ViT里用的 patch size 是16*16的,所以说这里的16 ×,也就意味着是16倍的下采样率,这也就意味着每一个 patch,也就是每一个 token,自始至终代表的尺寸都是差不多的;每一层的Transformer block 看到token的尺寸都是16倍下采样率。虽然它可以通过这种全局的自注意...