Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 该模型主要设计用于视觉领域,有如下特性: 使模型的计算量与图片尺寸(height×weight)线性相关,而不是与图片尺寸的平方相关。 参数量便于扩展,适用性强。 引入了patch和window机制,使得特征图呈分层形式。正是由于这个设计,计算量与图片尺寸线性相关。
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...
在Swin Transformer中使用了Windows Multi-Head Self-Attention(W-MSA)的概念,比如在下图的4倍下采样和8倍下采样中,将特征图划分成了多个不相交的Window,并且Multi-Head Self-Attention只在每个Window内进行。相对于Vision Transformer中直接对整个特征图进行Multi-Head Self-Attention,这样做的目的是能够减少计算量的,...
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...
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...
相对位置偏差是原始Swin Transformer中的一个关键设计,该Transformer引入了一个额外的参数偏差项,用于解释自注意计算中的几何关系: 是每个head的相对位置编码;是query, key 和 value矩阵。d是query, key 的维度,是窗口中的patch数。相对位置偏...
3)参数量大,计算复杂度高 对于第一个问题,DeiT提出了一种新的蒸馏方式,使得不需要额外的训练数据集就可以获取一个比较好的结果,而Swin Transformer提出的移动窗口与分层设计可以解决计算复杂度的问题与内存访问昂贵问题。 其中,复杂度由O ( N 2 ) 降低为O ( N ∗ n ) ...
接着是Swin Transformer的层数和每层的通道数。Swin Transformer的层数可以自行设置,一般来说,越深的网络越容易过拟合,因此一般会在一定范围内选取较为合适的层数,比如12、24、32等等。每层的通道数也是可以自行设置的,一般来说,通道数越大,网络的表达能力越强,但是计算量也会相应增加。 然后是Swin Transformer中的...
当在更大的数据集（DIV2K+Flickr2K）上训练SwinIR时，性能进一步大幅度提高，也实现了比基于Transformer的模型IPT更好的精度，达到0.47dB。即使IPT在训练中使用ImageNet（超过一百三十万图像），并且具有超过一亿的参数。相比之下，即使与基于CNN的sota模型相比，SwinIR的参数也很少（1500万-4430万）。在运行时方面，...
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 ...