微软亚洲研究院升级了 Swin Transformer,新版本具有 30 亿个参数,可以训练分辨率高达 1,536×1,536 的图像,并在四个具有代表性的基准上刷新纪录。 在不久之前公布的 ICCV 2021 论文奖项中,来自微软亚洲研究院的研究者凭借论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows》斩获 ICCV 2021...
以下展示了Swin Transformer的模型参数,分为四中不同规模:Tiny、Small、Base、Larger。 如Swin-T:concat为Patch Partition和Patch Merging操作,4×4表明高和宽变为原来的1/4,96-d表示输出通道为96维。下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头数为3,其他的...
基于此目的,微软亚洲研究院的研究员们在 Swin Transformer 的基础上设计了 Swin Transformer v2.0,它具有30亿参数,是迄今为止最大的稠密视觉模型,可以有效地迁移到需要更高分辨率图像的各种视觉任务中。通过扩展模型容量和分辨率,Swin Transformer v2.0 已在四个具有代表性的基准上刷新了纪录,证明了视觉大模型在广泛视...
Swin Transformer V2的核心是将模型扩展到更大的容量和分辨率,其中最大的模型SwinV2-G参数量达到了30亿,在物体检测任务上图像分辨率达到1536x1536,基于SwinV2-G的模型也在4个任务上达到了SOTA:在图像分类数据集ImageNet V2上达到了84.0%的top1准确度,在物体检测数据集COCO上达到了63.1/54.4的box/mask mAP,在语义...
下面介绍一下Swin Transformer的参数。 1. patch_size:表示一个patch的大小。在Swin Transformer中,输入图像会被分成若干个patch,每个patch会被看做一个序列,然后送入Transformer中进行处理。patch_size越大,每个序列中的元素个数就越少,模型的计算量也就越小。 2. embed_dim:表示每个patch被嵌入到Transformer中的...
Transformer 是一种用于自然语言处理(NLP)和其他序列到序列任务的深度学习模型架构,由 Vaswani 等人在 2017 年的论文 "Attention Is All You Need" 中首次提出。Transformer 的主要创新在于引入了自注意力机制(self-attention mechanism),这使得模型在处理序列数据时表现出色,特别是在捕捉长距离依赖关系和并行计算方面。
通过这些技术,本文成功地训练了一个30亿参数的Swin Transformer V2模型,这是迄今为止最大的稠密视觉模型,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。它在ImageNet-V2图像分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割和Kinetics-400视频动作分类等4项具有代表性的视觉任务上创造了新的性能记录。还要注意的是,我们的训练...
Swin Transformer有多种变体,论文中给出的这幅图是Swin-T的模型架构图。 下面就按照图片输入到输出的顺序,对各模块进行分析。 Patch Partion 输入图片尺寸为HxWx3,Patch Partion作用就是将图片进行分块。对于每一个Patch,尺寸设定为4x4。然后将所有的Patch在第三维度(颜色通道)上进行叠加,那么经过Patch Partion之后,...
五、SwinTransformer模型的建立 PatchEmbed的定义 Mlp层的建立 Window Parition W-MSA原理图 SW-MSA原理图 SwinTransformerBlock的建立 Partch Merging 将SwinTransformerBlock和partch_Merging合并---BasicLayer SwinTransformer模型的建立 六、给定初始化参数,并查看参数量 七、模型的训练 八、验证集上的验证 九、项目...
如图1(a)所示,Swin-Transformer通过从小尺寸(编者注:小尺寸应该是相对于ViT中的14x14或16x16而言)的图块(用灰色表示)开始,并在更深的Transformer层中,逐渐合并相邻图块来构造层次表示。有了这些分层特征映射,Swin-Transformer模型可以方便地利用高级技术进行密集预测,如特征金字塔网络(FPN)[41]或U-Net[50]。线性...