Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测、实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能。同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Paper。 1.1 Transformer的关键里程碑 Tranformer: 在2017年6月,仅基于注意力机制的Transformer首次由谷歌提出,应用于NLP自然语言处理的任务...
虽然post-norm或许效果较好,但是训练比较困难,特别是层数较深时,最近微软也提出了一个简单的优化策略来训练1000层的Transformer模型DeepNet,这个策略就是将shortcut乘以一个大于1的常量(依赖模型架构),再和残差部分相加后进行LN。 为了防止和原始Transformer的post-norm相混淆,论文的第2版将提出的post-norm重命名为res-...
Swin Transformer是3月份传到 arxiv上的,4月份代码库就放出来了,紧接着5月12号又放出来了自监督版本的Swin Transformer--moby,其实就是把MoCo的前两个字母和 BYOL 的前两个字母合在了一起,从方法上和性能上其实和MoCo v3和DINO都差不多,只是换了个骨干网络,所以在上一篇对比学习串讲中也没有提这篇论文 接...
微软继Swin Transformer之后，于去年11月推出了Swin Transformer V2，其开源的模型和预训练代码展示了在视觉领域的巨大潜力。Swin V2的核心在于扩大模型容量和分辨率，SwinV2-G的最大参数量达到30亿，支持1536x1536的物体检测任务。在多项任务上，SwinV2-G表现出色，包括ImageNet V2的84.0% top1精度，CO...
3月 Swin Transformer 11月 MAE、Swin Transformer V2 2022年 1月 BLIP 4月 DALL·E 2 8月 Stable Diffusion、BEiT-3、Midjourney V3 2023年 1月 BLIP2 3月 Visual ChatGPT、GPT-4、Midjourney V5 4月 SAM(Segment Anything Model) 但看这些模型接二连三的横空出世,都不用说最后爆火的GPT4,便可知不少...
编者按:2021年,获得 ICCV 最佳论文奖的 Swin Transformer,通过在广泛的视觉问题上证明 Transformer 架构的有效性,加速了计算机视觉领域基本模型架构的变革。2021年末,微软亚洲研究院的研究员们又进一步提出了 Swin Transformer v2.0 版本,新版本训练了迄今为止最大的稠密视觉模型,并在多个主流视觉任务上大大刷新了记录,...
Swin、DETR、VIT等三大Transformer核心模型全详解,带你彻底搞懂Transformer! 2232 21 4:13:51 App MMCV+Open-MMLab保姆级入门教程!半天带你吃透论文实验神器—Open-MMLab框架,分类、检测、分割一套搞定! 457 -- 41:29 App 多模态大模型之论文-04-Qwen2-VL 390 13 8:00:49 App GNN与Transformer最新创新点...
> 4、可以同时使用SwinT和Conv2D进行模型搭建，在需要提取高级全局特征的时候使用SwinT在需要局部信息时使用Conv2D，非常灵活。总结 我们将Swin Transformer最核心的模块制作成了SwinT接口，使用形式类似Conv2D。首先，这极大的方便了开发者们进行网络模型的编写，尤其是要自定义模型架构时，并混合使用Conv2D和SwinT；然后...
继Swin Transformer之后，微软在去年11月份发布了Swin Transformer V2，提供了一个更大的模型容量和更高的分辨率解决方案。SwinV2-G模型参数量高达30亿，图像分辨率达到1536x1536。在多个任务上，基于SwinV2-G的模型达到了顶尖水平：在ImageNet V2上取得84.0%的top1准确度，在COCO数据集上的box/mask mAP...