Swin Transformer提出了仍然保持原本的窗口数量,但是在计算上等价于移位窗口的方法。它的核心是通过巧妙地设计mask,将一个窗口内所有元素的相互注意力分裂为元素子集内部的相互注意力。举个例子,我们还是把元素移位成图2右侧的样子,并且保持窗口位置不变。但是,我在计算右上角的窗口内部的注意力时,虽然我计算了5,8,9...
主要组件就是W-MSA、SW-MSA、LN和MLP,所有的transformer结构都是一个多头注意力机制连一个前馈网络MLP,只不过在这两个组件之前要多加一个Layer-Norm层,再加一个残差连接。而swin-transformer的创新策略就是W-MSA、SW-MSA,本质上是计算MSA,但不像VIT计算全局MSA,而是基于windows和shfit-windows计算MSA。 左图将图...
上图是Swin Transformer的结构总览图和我对Swin Transformer画的思维导图,可以很明显的看到,它的结构是类似于CNN的分层式结构,这就是它相对于VIT的一大改进,而另一大改进则是将多头自注意力模块换成了移动窗口自注意力模块。这两点在我的思维盗图中体现为分层特征映射和移位窗口MSA。这两点改进分别解决了VIT无法承担...
Transformer首次被引入到自然语言处理(NLP)领域。它仅采用注意力机制来建立不同语言Token之间的联系。由于出色的性能,Transformer已经迅速主导了NLP领域,并成为事实上的标准。 受自然语言处理成功应用的启发,注意力机制也受到了计算机视觉界越来越多的兴趣。早期的勘探大致可分为两类。一方面,一些文献认为注意力是一个即插...
Swintransformer是一种处理自然语言处理技术,它利用多层的神经网络,通过自注意力(self-attention)的机制表示句子中的每个词,并通过深度学习算法将句子中的每个词转换为潜在意义。Swintransformer通过将输入的词语投射到一个较大的向量空间,来抽取文本中的语义信息,然后运用神经网络实现句子级别的表示。最后,通过自注意力机制...
Swin Transformer的思想比较容易理解,如下图所示,ViT(Vision Transformer)的思想是将图片分成16x16大小的patch,每个patch进行注意力机制的计算。而Swin Transformer并不是将所有的图片分成16x16大小的patch,有16x16的,有8x8的,有4x4的。每一个patch作为一个单独的窗口,每一个窗口不再和其它窗口直接计算注意力,而是在自...
Swin Transformer的核心部分就是这个block,如图(b)所示,该block有两种。一种是具有W-MSA的block,另一种是具有SW-MSA的block。 2.3.1 W-MSA W-MSA是一个具有节省计算量的自注意力机制,它将图像以7x7大小分割成多个窗口进行自注意力机制。传统的Multi-head Self-Attention(多头自注意力机制)具有非常大的计算量,...
相对来说,ViT只是证明了Transformer在图片分类领域的效果非常好,但是Swin Transformer,则将这个东西推广到了CV的方方面面,告诉大家,不管什么任务,都用Transformer就好了,而确实这个模型在CV领域已经大杀四方。 和ViT相比: 即Swin在小窗口上做自注意力,和ViT在整张图上做自注意力来对全局进行建模不同。
整体架构Swin Transformer是对ViT的创新，它针对视觉任务中像素数量巨大的问题引入了窗口注意力。首先，通过patch partition和patch merging操作，将图像分割成token，然后通过线性嵌入调整维度。每个Swin Transformer Block由两个部分组成，其中一个包含窗口注意力，另一个则是移位后的窗口注意力，以增强全局性。