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...
首先, 如下图为论文中提供的Swin- Transformer结构的示意图,与ViT一样对于输入的图像信息先做一个PatchEmbed操作将图像进行切分后打成多个patches传入进行后续的处理,但与ViT不同的是初始的切分不再以16 * 16的大小,而是以4 * 4的大小,且后续通过PatchMerging的操作不断增加尺寸,进而可以得到多尺度信息便于在目标...
Swin Transformer是一个通用的计算机视觉主干网络,它在各种粒度的识别任务上都有很强的性能,包括区域级的目标检测、像素级的语义分割和图像级的图像分类。Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉信号先验引入到vanilla Transformer编码器结构中,包括层次性、局部性和平移不变性,这结合了两者的优点:基本Transformer单元...
2.层级式结构的好处在于不仅灵活的提供各种尺度的信息,同时还因为自注意力是在窗口内计算的,所以它的计算复杂度随着图片大小线性增长而不是平方级增长,这就使Swin Transformer能够在特别大的分辨率上进行预训练模型,并且通过多尺度的划分,使得Swin Transformer能够提取到多尺度的特征。也因此被人成为披着transformer皮的CNN...
Swin Transformer模型结构2：蓝色都是模型的一些网络结构层。立方体表示一个Tensor。Swin对Tensor的大小做了...
视觉Transformer 的出现为视觉模型的扩大提供了重要的基础,目前最大的视觉模型是谷歌的150亿参数 ViT-MoE 模型 [32],这些大模型在 ImageNet-1K 分类上刷新了新的纪录。 图6:NLP 领域和计算机视觉领域模型大小的变迁 理由5:更好地连接视觉和语言 在以前的视觉问题中,科研人员通常只会处理几十类或几百类物体类别...
从 Swin Transformer 的官方仓库获取模型，由于是基于 PyTorch 训练的，导出的是原始的 pth 模型格式，而...
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ...
Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。 1.1 Attention 注意力机制 人生来就有注意力...