基于滑动窗口机制,具有层级设计(下采样层)的Swin Transformer。滑窗操作包括对token不重叠的local window,和对token重叠的cross-windos 将注意力计算限制在一个小窗口中,一方面能引入CNN卷积操作的局部性,另一方面能大幅度节省计算量,它只和窗口数量成线性关系 通过下采样的层级设计,能够逐渐增大感受野,从而使得注意...
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。 2、CNN支持通过调整卷积核大小改变感受野大小,SWTR的window partition怎么分窗目前看起来还没有达到相同的灵活性。
Swin Transformer 采用了类似于 CNN 的层次化结构,通过逐层降低分辨率来增加感受野,同时减少计算量,这使得它可以有效地处理高分辨率图像。 一、架构 1、设计思路 CV领域曾经一度被CNN主导,ViT是一种简洁地将Transoformer模型引入图像领域的尝试,它直接把图片分成一个个小的patch然后作为序列输入,但是这种简单的方法...
针对第二个问题,在每一个模块(Swin Transformer Block)中,Swin Transformer通过特征融合的方式(PatchMerging,可参考卷积网络里的池化操作)每次特征抽取之后都进行一次下采样,增加了下一次窗口注意力运算在原始图像上的感受野,从而对输入图像进行了多尺度的特征提取,使得在CV领域的其他密集预测型任务上的表现也是SOTA。
针对第二个问题,在每一个模块(Swin Transformer Block)中,Swin Transformer通过特征融合的方式(PatchMerging,可参考卷积网络里的池化操作)每次特征抽取之后都进行一次下采样,增加了下一次窗口注意力运算在原始图像上的感受野,从而对输入图像进行了多尺度的特征提取,使得在CV领域的其他密集预测型任务上的表现也是SOTA。 下...
Transformer 近来在各种视觉任务上表现出卓越的性能,感受野赋予 Transformer 比 CNN 更强的表征能力。然而,简单地扩大感受野会引起一些问题。一方面,使用密集注意力(例如 ViT)会导致过多的内存和计算成本,并且特征可能会受到超出兴趣区域的无关部分的影响;另一方面,PVT 或 Swin Transformer 中采用的稀疏注意力与数据无关...
针对第二个问题,在每一个模块(Swin Transformer Block)中,Swin Transformer通过特征融合的方式(PatchMerging,可参考卷积网络里的池化操作)每次特征抽取之后都进行一次下采样,增加了下一次窗口注意力运算在原始图像上的感受野,从而对输入图像进行了多尺度的特征提取,使得在CV领域的其他密集预测型任务上的表现也是SOTA。
Transformer 近来在各种视觉任务上表现出卓越的性能,感受野赋予 Transformer 比 CNN 更强的表征能力。然而,简单地扩大感受野会引起一些问题。一方面,使用密集注意力(例如 ViT)会导致过多的内存和计算成本,并且特征可能会受到超出兴趣区域的无关部分的影响;另一方面,PVT 或 Swin Transformer 中采用的稀疏注意力与数据无关...
1. 引言 自从Transformer在自然语言处理领域提出以来,它在许多下游任务中取得了出色的表现。尽管计算机视觉...
与它们不同的是,Swin Transformer的输入是图像的原始尺寸另外Swin Transformer使用的是CNN中最常用的层次的网络结构,在CNN中一个特别重要的一点是随着网络层次的加深,节点的感受野也在不断扩大,这个特征在Swin Transformer中也是满足的。Swin Transformer的这种层次结构,也赋予了它可以像FPN,U-Net等结构实现可以进行分割...