近期,我们创新性地将Swin Transformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV8目标检测模型中,通过替换其原有的主干网络,实现了检测性能的显著提升,为YoloV8系列模型注入了新的活力。 改进亮点概述: 强大的特征提取能力:Swin Transformer以其自注意力机制和层次化的设计,能够更加有效地捕获图像中的上下文信息和细粒度特征。
为了克服这些问题,我们提出了一种通用的 Transformer 主干,称为 Swin Transformer,它构建分层特征图并且对图像大小具有线性计算复杂度。如图 1(a) 所示,Swin Transformer 通过从小尺寸的补丁(灰色轮廓)开始并逐渐合并更深的 Transformer 层中的相邻补丁来构建分层表示。通过这些分层特征图,Swin Transformer 模型可以方便地...
Swin Transformer改进YOLOv8是一个涉及深度学习和计算机视觉的复杂任务。下面我将从原理分析、方案设计、实现步骤等方面进行详细解答。 1. Swin Transformer的原理和结构 Swin Transformer是一种基于注意力机制的视觉Transformer模型,它通过位移窗口来构建分层的特征图,从而有效适应计算机视觉任务。其核心特点包括: 层次化特征...
接下来，我们将详细探讨Swin Transformer在ImageNet-1K图像分类任务上的性能。通过一系列精心设计的实验，我们将深入分析Swin Transformer的各个组件，并与其他先进技术进行全面的比较。
相比之前的 ViT 模型,Swin Transformer 做出了以下两点改进:其一,引入 CNN 中常用的层次化构建方式构建分层 Transformer;其二,引入局部性(locality)思想,对无重合的窗口区域内进行自注意力计算。在 Swin Transformer 论文公开没多久之后,微软官方也在 GitHub 上开源了代码和预训练模型,涵盖图像分类、目标检测以及语义分割...
相比之前的 ViT 模型,Swin Transformer 做出了以下两点改进:其一,引入 CNN 中常用的层次化构建方式构建分层 Transformer;其二,引入局部性(locality)思想,对无重合的窗口区域内进行自注意力计算。在 Swin Transformer 论文公开没多久之后,微软官方也在 GitHub 上开源了代码和预训练模型,涵盖图像分类、目标检测以及语义分割...
简介:YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏介绍了YOLO的有效改进,包括使用新型视觉Transformer——Swin Transformer。Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题,采用分层结构和移位窗口自注意力计算,适用于多种视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,性能超越先前最佳模型。此外,文章还展示了如何在...
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!首先Patch Partition,就是VIT中等分成小块的操作;然后分成4个stage,每个stage中包括两个部分,分别是patch Merging(第一个块是线性层)
图1 改进版MViT 本文改进MViT体系结构主要包含以下内容: 创建了强大的Baseline,沿着2个轴提高pooling attention:使用分解的位置距离将位置信息注入Transformer块;通过池化残差连接来补偿池化步长在注意力计算中的影响。上述简单而有效的改进带来了更好的结果;
一、SW-MSA（Shifted Windows Multi-Head Self-Attention）首先来看一个公式：Self-Attention score 可以...