Swin transformer中使用的块用Window MSA (W-MSA)和shift Window MSA (SW-MSA)模块取代了ViT中使用的标准多头自注意力(MSA)模块。Swin Transformer模块如下图所示。 Swin transformer块有两个子单元。第一个单元使用W-MSA,第二个单元使用SW-MSA。每个子单元由一个规一化层、一个注意力模块、另一个规范化层和...
mask操作如下图所示,其中的mask可以根据偏移窗口时的偏移量预先得到,是固定的: mask流程图 mask构造分区图 在具体实现中,原文所附代码采用上图所示分区方法,以矩形为单位给对应区域赋上编号,可作差后非零处即为需要mask的地方。上图中浅色框表示原特征图,深色框表示循环偏移后的特征图,由于约定了偏移量必须小于窗...
图中,对于一个大小为44的图片而言,为了好理解,将每个块(像素)进行编号0-15;然后执行Patch Partition,将每个块沿着通道维度展开,通俗的理解就是,一个班有16个人,然后去食堂打饭,按照从左往右、从上到下的顺序排好队;这样一来每个块的大小就是H/4和W/4,而通道就是队列的长度163=48(从前往后看,每个人的厚度...
label2): # 创建折线图 fig, ax1 = plt.subplots() # 绘制第一条折线(范围在[0,1]) ax1.plot(x, y1, 'b-', label=label1) ax1.set_xlabel('train_epoch') ax1.set_ylabel(label1, color='b') ax1.set_ylim([0, 8]) ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel(label2, color='r') ax...
基于SwinTransformer的肺炎诊断模型 一、项目介绍 二、数据集介绍 三、模型的选择 四、数据预处理 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 SwinTransforme...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类3:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的堆...
官方开源代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 在正文开始之前,先来简单对比下Swin Transformer和之前的Vision Transformer。通过对比上图至少可以看出两点不同: Swin Transformer使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法(Hierarchical feature maps),比如特征图尺寸中有对图像下采样4倍的,8倍的以及16...
上图还体现了Swin Transformer很重要的一点,那就是窗口(windows)的概念。可以看到,(a)图中的特征图都被划分成了一个个的小窗口,Swin Transformer会将这些小窗口送入到Transformer模型中,这样做的好处是可以大幅减小计算量。【这部分是Swin Transformer的难点,也是重点,后文我也会详细的为大家介绍】🌼🌼...
> 1、使用SwinT模块搭建完整的Swin Transformer模型复现论文。> 2、可以将现有的骨干为Conv2D的模型替换为SwinT从而搭建性能更好的网络，如Swin-Unet，以及在平常各种场景中需要叠加很多层CNN才能抽取深度特征的地方，可以将几个Conv2D层替换为一个SwinT。> 3、由于SwinT输入输出完全同Conv2D，因此也可以用在语义分割、...