Swin Transformer是3月份传到 arxiv上的,4月份代码库就放出来了,紧接着5月12号又放出来了自监督版本的Swin Transformer--moby,其实就是把MoCo的前两个字母和 BYOL 的前两个字母合在了一起,从方法上和性能上其实和MoCo v3和DINO都差不多,只是换了个骨干网络,所以在上一篇对比学习串讲中也没有提这篇论文 接...
Swin transformer 模型 | Swin Transformer是一种新型的Transformer模型,于2021年由微软亚洲研究院提出,其论文题为"等价变形器"(Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows)。Swin Transformer在计算机视觉领域取得了很好的效果,尤其在图像分类、目标检测等任务中,超越了现有的很多SOTA方法。
Swin Transformer中最重要的模块是基于移动窗口构建的注意力模块,其内部结构如下图所示,包含了一个基于移动窗口的多头自注意力模块(shifted windows multi-head self attention, SW-MSA)和基于窗口的多头自注意力模块(W-MSA),其他的归一化层和两层的MLP与原来保持一致,并使用了GELU激活函数。 基于移动窗口的W-MSA和...
Swin Transformer 这篇论文的提出是里程碑式的,使得 Vision Transformer 在处理计算机视觉任务时不再有明显短板,也引发了许多关于CNN 和 Swin Transformer 的异同的思考。 相似点 操作都在 window 里(卷积核通常为 3 \times 3 到7 \times 7 大小的窗口 vs W-MSA) 都是金字塔结构 都是pretraining + finetuning...
Transformer在计算机视觉任务中的首次应用于2020年提出。然而,由于图像的高分辨率,Transformers的使用仅限于图像分类等低分辨率应用。像物体检测这样的高分辨率任务需要开发更专业的Transformer架构,比如Swin Transformer,它通过动态改变注意力窗口来规避变形金刚的计算限制,并允许它们用作多视觉任务的通用主干。此外,基于DETR等...
不久前，微软亚研的研究者提出了一种通过移动窗口（shifted windows）计算的分层视觉 Swin Transformer，它可以用作计算机视觉的通用主干网络。在各类回归任务、图像分类、目标检测、语义分割等方面具有极强性能。而在近日，来自清华大学、西安交通大学以及微软亚洲研究院的研究者也在计算机视觉领域发力，提出了名为 MoBY ...
在本文中,作者提出了将Swin Transformer缩放到30亿个参数的技术,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。通过扩大容量和分辨率,Swin Transformer在四个具有代表性的视觉基准上创造了新的记录:ImageNet-V2图像分类的84.0%top-1准确度,COCO目标检测上的63.1/54.4box / mask mAP,ADE20K语义分割的59.9 mIoU,...
SwinTransformer是微软亚洲研究院提出的新型视觉Transformer,它可以作为计算机视觉的通用骨干网络。视觉领域与自然语言领域之间存在巨大差异,这带来了使 Transformer 从自然语言领域适应视觉领域的挑战。 图1 Swin Transformer 网络结构图 为了解决这些差异,SwinTransformer 提出了一个分层的 Transformer,其表示是通过移动窗口来计...
代表工作之一是来自清华、微软亚研院以及西安交大提出SimMIM，它探索了Swin Transformer在MIM中的应用。但与MAE相比，它在可见和掩码图块均有操作，且计算量过大。有研究人员发现，即便是SimMIM的基本尺寸模型，也无法在一台配置8个32GB GPU的机器上完成训练。基于这样的背景，东京大学&商汤&悉尼大学的研究员，提供一...