来让学界和业界意识到Transformer模型将会取代卷积网络，成为视觉骨干网络的新主流。
因此,为了使分层视觉 Transformer 适合 MIM,作者删除了“局部单元间操作”,从而形成了一个简单的分层视觉 Transformer,它既吸收了 ViT 的灵活性,又吸收了 Swin Transformer 的优势。在层次视觉 Transformer 中,通常有四个不同分辨率的阶段,其中第三阶段的层数最多,称之为主阶段。作者移除了 Swin 的最后一个阶段,并...
如下图所示,在分类任务上,Swin Transformer 无论是 FLOPs 还是准确率都是优于其他两个 Vision Transformer 的算法的(ViT 与 DeiT)。 然而,对比起卷积神经网络,似乎没有明显优势,感觉比 EfficientNet 还要弱一些。估计 Swin Transformer 的优势不在分类任务。作者在论文里说的是“Compared with the state-of-the-ar...
然而,这两个优势真的是成功的关键吗?答案可能不是。一些现有的工作证明,即使没有这些属性,ViT变体仍然可以很好地工作。对于第一个,全局的依赖可能并非不可避免。越来越多的ViT引入了一种局部注意力机制,将其注意力范围限制在一个小的局部区域内,如Swin-Transformer和Local ViT。实验结果表明,该系统的性能并没有由于...
1.SwinIR包含三部分:浅层特征提取、深层特征提取以及高质量图像重建。具体而言,深层特征提取由多个RSTB(Residual Swin Transformer Blocks)构成,每个RSTB由多个Swin Transformer层与残差连接构成。 2.相比CNN方案,Swin具有以下几个优势: 基于内容交互的图像内容与注意力权值可以视作空域可变卷积; ...
因为transformer有着CNN没有的功能性，它不仅可以提取特征，还可以做很多CNN做不到的事情，比如多模态融合。而swin transformer就是一个趋势，将CNN与transformer各自的优势有效的结合了起来。这是暂时对它的一些细节补充。最近听说MLP出来了，还没有细看，时代进展未免也太快了，手里针对ViT改进的文章还没...
视觉transformer(ViT)简介视觉transformer(ViT)最近在各种计算机视觉任务中证明了巨大的成功,并受到了相当多的关注。与卷积神经网络(CNNs)相比,ViT具有更强的全局信息捕获能力和远程交互能力,表现出优于CNNs的准确性,特别是在扩大训练数据大小和模型大小时[An image is worth 16x16 words: Transformers for image ...
SwinTransformer1、motivationCNN的优势是平移不变、尺度不变、层次感受野; transformer应⽤到CV的优势全局的感受野(计算量很⼤),可实现平移不变,但⽆法做到尺度不变,猜测这也是DETR对⼩⽬标检测效果不太 好的原因。 鉴于以上分析,Swin transformer (Shifted win dow t rans former, 暂且简称SWTR)构造了...
在Scenetext detection\&recoginition 的任务上提出了一个基于Transformer的端到端的训练框架SwinTextSpotter 采用了基于查询的text detector来完成text detection的任务 提出了Recognition Conversion(RC),实现了recognition和 detection的协同优化。 可以继续深入的工作 ...