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...
Swin Transformer 是在 Vision Transformer 的基础上使用滑动窗口（shifted windows, SW）进行改造而来。它...
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...
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。
它在这三个任务上都以显著的延迟优势，超越了ViT/DeiT[19,60]和ResNe(X)t模型[29,67]。在COCO测试开发集上，它实现了58.7的box AP和51.1的mask AP，相比之前的技术分别提高了+2.7和+2.6。在ADE20K语义分割的val集上，Swin Transformer达到了53.5的mIoU，相比SETR[78]等先前最先进技术提高了+3.2。
第三章 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 第四章 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...
如何把Transformer套用进检测/分割/多模态/图结构/大模型等场景,Swin、DETR、VIT、BERT四大Transformer核心模型全详解!共计37条视频,包括:Transformer解读、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。
文章后续对比了VIT与swin transformer，将焦点放在了基于窗口的自注意力机制这一特性上。通过将图像划分为窗口并实施自注意力，模型在处理局部信息时展现出高效性。为增强不同窗口之间的交互，引入了滑窗操作，有效提高了模型的整体性能。层级设计则通过合并patch减少token数量，实现模型在深度学习过程中的高效...