将Transformer从语言领域适应到视觉领域时面临的挑战源于两个领域之间的差异,例如视觉实体的尺度变化大以及图像中像素的高分辨率相比文本中的单词。为了解决这些差异,我们提出了一种分层Transformer,其表示是通过移位窗口计算得出的。移位窗口方案通过将自注意力计算限制在非重叠的局部窗口内,同时也允许跨窗口连接,从而带来更...
如上图所示，第一个Swin Transformer block，由LayerNorm、W-MSA和MLP组成，W-MSA即Windows MSA，可以理解为分窗的多头注意力。第二个Swin Transformer block跟第一个block基本一样，只是将W-MSA换成了SW-MSA，即Shifted Windows，可以理解为移位的窗口多头注意力。Shifted Windows也正是Swin Transformer的命名由来。...
为了克服这些问题,我们提出了一种通用的变换器主干,称为Swin-Transformer,它构造了层次化的特征映射,并且计算复杂度与图像大小成线性关系。如图1(a)所示,Swin-Transformer通过从小尺寸(编者注:小尺寸应该是相对于ViT中的14x14或16x16而言)的图块(用灰色表示)开始,并在更深的Transformer层中,逐渐合并相邻图块来构造...
移位窗口注意力机制：Swin Transformer 采用移位窗口注意力机制，将图像划分为不同的窗口，并在每个窗口内...
移位运算 相对位置编码 体系结构变体 对比实验 ImageNet-1K图像分类 COCO目标检测 ADE20K语义分割 消融实验 移动窗口 相对位置偏差 不同的自注意力方法 更多实验 reference 摘要 ViT的缺点: Transformer在语言处理中的基本元素是word token,其特点是语义信息比较密集。而ViT中token的尺度(scale)是固定的,且视觉token携...
局部窗口计算:Swin Transformer 通过在非重叠窗口内计算自注意力来降低计算复杂度,而 ViT 是全局计算,导致计算复杂度较高。 2. 多尺度建模能力: 层次化特征图:Swin Transformer 构建层次化的特征图,从较小的补丁开始,逐渐合并相邻补丁,这种层次化设计使其能够灵活地处理不同尺度的视觉任务。
SwinTransformer引入了层次化特征表示的概念,类似于CNNs中常见的金字塔结构。这使得它在处理高分辨率图像时更加高效,能够逐步聚合信息,并以多尺度特征应对不同的视觉任务。 (2)滑动窗口机制: Swin Transformer通过滑动窗口的方式计算注意力,使得每个窗口内部的注意力计算复杂度大幅降低。这种局部注意力机制有效地解决了ViT...
Swin Transformer Block是该算法的核心点,它由窗口多头自注意层 (window multi-head self-attention,W-MSA) 和移位窗口多头自注意层 (shifted-window multi-head self-attention, SW-MSA)组成,如图所示。由于这个原因,Swin Transformer的层数要为2的整数倍,一层提供给W-MSA,一层提供给SW-MSA。
实现Swin Transformer 模型,并迁移预训练模型 寂寞你快进去 11枚 AI Studio 经典版 2.0.2 Python3 初级计算机视觉 2021-04-14 01:25:02 版本内容 数据集 Fork记录 评论(7) 运行一下 0.2.0 2021-04-15 01:59:56 请选择预览文件 引入 参考资料 构建模型 安装依赖 导入必要的包 模型组网 验证集数据处理...
[0007]鉴于上述现有技术的不足,本发明提供了一种基于Swin Transformer的医学图像去噪方法,本发明提出了一种基于Swin Transformer的强基线图像恢复模型——USwinTrans,其结合了CNN和Transformer的优点,一方面,由于局部注意机制,具有CNN处理大尺寸图像的优势。另一方面,具有Transformer的优点,可以用移位窗口方案对长距离依赖进行...