Swin Transformer 相比于 Visual Transformer(ViT)有以下几个优势: 1. 计算复杂度: 线性复杂度:Swin Transformer 的计算复杂度与输入图像大小成线性关系,而 ViT 的自注意力计算复杂度是图像大小的二次方。这意味着在处理高分辨率图像时,Swin Transformer 更加高效。 局部窗口计算:Swin Transformer 通过在非重叠窗口内...
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...
在Swin Transform中有两个Self-Attention的模块，分别是W-MSA和SW-MSA。W-MSA原理简单这里就不过多赘述...
今天我们要介绍的Swin Transformer(Shifted Window Transformer)和VIT一样,也是一个采用Transformer架构做图像预训练的模型,但得益于它引入了CNN的归纳偏置,使得其在各类数据集上(尤其是分割、检测这样的预测密集型任务上)的效果都要优于VIT。但效果上有所提升的背后代价是:它对NLP和CV任务的统一能力下降了。这一点我...
其中W-MSA和SW-MSA交替堆叠若干个形成了一个Swin Transformer Block。论文中整体效果显示,相比于ViT模型,其取得了明显的效果提升。但在相同计算量上,相比于最优的基于卷积的特征提取网络,如EffNet等,其性能优势无显著优势(稍有优势)。 五、参考文献 [1] Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ...
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架构的新篇章。 如需了解更多关于这两个模型在具体指标上的差异,建议咨询机器学习领域的专家,或者查阅相关研究文献。©...
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。 2、多stage的shift window将CNN的层次结构、局部感受野引入transformer 3、局部attention解决transformer计算量太大的问题。 5.2 劣势 1、CNN的还有一个特性是参数共享,Swin transformer的各个窗口的参数还不是共享的。
【VIT算法模型源码解读】1-项目配置说明 06:08 2-输入序列构建方法解读 07:54 3-注意力机制计算 07:09 4-输出层计算结果 07:48 【swintransformer算法原理解析】1-swintransformer整体概述 05:39 2-要解决的问题及其优势分析 08:12 3-一个block要完成的任务 06:46 4-获取各窗口输入特征 08:05 ...
Transformer 是一种用于自然语言处理(NLP)和其他序列到序列任务的深度学习模型架构,由 Vaswani 等人在 2017 年的论文 "Attention Is All You Need" 中首次提出。Transformer 的主要创新在于引入了自注意力机制(self-attention mechanism),这使得模型在处理序列数据时表现出色,特别是在捕捉长距离依赖关系和并行计算方面。
都2024了,还不知道先学Transformer还是Diffusion?迪哥精讲BERT、Swin、DETR、VIT四大核心模型,原理讲解+论文解读+代码复现!迪哥人工智能课堂 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1554 1 1:02:27 App Diffusion | DDPM 代码精讲 百万播放 132万 5704 1:27:05 App Transformer论文逐段精读【论文精读...