Swin Transformer 是一种基于自注意力机制的视觉 Transformer 模型，专为视觉任务设计，以分层、窗口化的方式提取图像特征。Swin Transformer 通过限制注意力计算的范围（窗口）和分层的方式处理多尺度信息，提升了计算效率和特征提取能力。下面我们将详细分析 Swin Transformer 的公式和网络结构。1. Swin Transformer 的基本...
Swin Transformer 是一个通用的视觉 Transformer 骨干网络,它在物体检测和语义分割任务中大幅刷新了此前的纪录,并被广泛应用于众多视觉任务中,如图像生成、视频动作识别、视觉自监督学习、图像复原、医疗图像分割等。Swin Transformer 打破了计算机视觉领域被 CNN(卷积神经网络)长期“统治”的局面,加速了计算机视觉领域基本...
Swin-Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,并且已经获得ICCV 2021 best paper的荣誉称号。虽然Vision Transformer (ViT)在图像分类方面的结果令人鼓舞,但是由于其低分辨率特性映射和复杂度随图像大小的二次增长,其结构不适合作为密集视觉任务或高分辨率输入图像的通过骨干网路。为了最佳的精度和速度的权衡,...
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,顾名思义,是一种结合了Swin Block和Transformer的深度学习模型。Swin Block是Swin Transformer的核心组件,它巧妙地融合了卷积网络和Transformer的优点。Swin Block的设计使得模型在保持空间信息的同时,能够捕获到长距离依赖关系,从而在处理图像等复杂数据时具有更高的准确性。 二、Swin Block的工作原理 Sw...
Swin Transformer 希望VIT也能像卷积神经网络一样,也能分成几个block,也能做这种层级式的特征提取。使得提取出来的特征呢,有多尺度的概念 Transformer所使用的自注意力的操作非常的耗时。 前人的工作呢,使用后续的特征图作为Transformer的输入 把图片打成patch,减少图片的resolution ...
本文提出了一种新型视觉Transformer,称为Swin Transformer,它能够作为计算机视觉的通用骨干网络。将Transformer从语言领域适应到视觉领域时面临的挑战源于两个领域之间的差异,例如视觉实体的尺度变化大以及图像中像素的高分辨率相比文本中的单词。为了解决这些差异,我们提出了一种分层Transformer,其表示是通过移位窗口计算得出的...
一、Vision Transformer参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer二、Swin-Transformer同上,参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transfor…
定义Swin Transformer 网络结构:根据 Swin Transformer 的论文或官方实现代码,定义 Swin Transformer 网络结构的层定义。 修改YOLOv8 模型定义:在 YOLOv8 模型定义中,将原始的主干网络替换为 Swin Transformer 网络结构。 调整超参数:由于 Swin Transformer 的参数量和结构与原始主干网络不同,可能需要调整 YOLOv8 模型中...