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...
相比于基于Transformer的特征提取网络(如ViT或DeiT),SwinTransformer展现出了明显的性能优势,然而相比于当前最优的卷积网络,在相同计算量下其性能优势不那么明显。 此外,图3-4也显示了,SwinTransformer需要大规模数据的预训练(这也是Transformer系列方法的基本需求)才能取得更优的效果(+4%~5%)。 图3-1 ImageNet-1K分...
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...
一、SW-MSA（Shifted Windows Multi-Head Self-Attention）首先来看一个公式：Self-Attention score 可以...
swin transformer:两点改进,成为一代新神!算法+代码解读,我直呼没看够!共计13条视频,包括:swin transformer 实战演示p1、1-swintransformer整体概述1.mp4、2-要解决的问题及其优势分析1.mp4等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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) 和Swin Transformer Block。patch Merging是一个类似于...
首先,基于Swin-Transformer改进的YOLOv7电力杆塔识别系统可以提高电力杆塔的识别和检测准确率。传统的YOLOv7算法在处理电力杆塔的复杂形状和多样性时存在一定的局限性,而Swin-Transformer通过引入跨窗口的注意力机制和局部特征的多尺度融合,能够更好地捕捉电力杆塔的细节信息,从而提高识别和检测的准确性。