接下来，我们将详细探讨Swin Transformer在ImageNet-1K图像分类任务上的性能。通过一系列精心设计的实验，我们将深入分析Swin Transformer的各个组件，并与其他先进技术进行全面的比较。
近期,我们创新性地将Swin Transformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV8目标检测模型中,通过替换其原有的主干网络,实现了检测性能的显著提升,为YoloV8系列模型注入了新的活力。 改进亮点概述: 强大的特征提取能力:Swin Transformer以其自注意力机制和层次化的设计,能够更加有效地捕获图像中的上下文信息和细粒度特征。
今天我们要介绍的Swin Transformer(Shifted Window Transformer)和VIT一样,也是一个采用Transformer架构做图像预训练的模型,但得益于一系列改进操作,它在各类数据集上(尤其是分割、检测这样的预测密集型任务上)的效果都要优于VIT。但效果上有所提升的背后代价是:它对NLP和CV任务的统一能力下降了。这一点我们会在正文中...
该研究提出了一种新的 vision Transformer,即 Swin Transformer,它可以作为计算机视觉的通用骨干。 相比之前的 ViT 模型,Swin Transformer 做出了以下两点改进:其一,引入 CNN 中常用的层次化构建方式构建分层 Transformer;其二,引入局部性(locality)思想,对无重合的窗口区域内进行自注意力计算。在 Swin Transformer 论文公...
方法:论文提出了一种基于Swin Transformer的改进模型,称为SwinJSCC(Swin Transformer for Joint Source-Channel Coding),用于深度联合源-信道编码(JSCC)。这项研究旨在提高语义通信中的端到端优化神经JSCC的性能。 创新点: 基于Swin Transformer骨干网络的JSCC编解码器架构的建立,该架构在同类传统CNN骨干网络所建立的JSCC...
Swin Transformer相较于ViT模型，做了两个相当大的创新改进：1.通过类似于CNN的层次化 (hierarchical) 方式来构建Transformer层。2.引入locality和windows设计，按windows计算self-attention。提出Swin Transformer的这篇论文为Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows，由微软亚洲研究院提出，...
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!首先Patch Partition,就是VIT中等分成小块的操作;然后分成4个stage,每个stage中包括两个部分,分别是patch Merging(第一个块是线性层)
项目地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 本文提出了一种新的 vision Transformer,即 Swin Transformer,它可以作为计算机视觉的通用骨干。相比之前的 ViT 模型,Swin Transformer 做出了以下两点改进: 其一,引入 CNN 中常用的层次化构建方式构建分层 Transformer; ...
最近在做实验,需要改进YOLOv8,去网上找了很多教程都是充钱才能看的,NND这对一个一餐只能吃两个菜的大学生来说是多么的痛苦,所以自己去找代码手动改了一下,成功实现YOLOv8改进添加swin transformer,本人水平有限,改得不对的地方请自行改正。 第一步,在ultralytics\nn\modules\block.py代码中的最后部分中添加swin...
Swin Transformer 是在 Vision Transformer 的基础上进行优化与改进而来，其核心在于采用滑动窗口（shifted windows, SW）技术，将 Vision Transformer 中固定大小的采样块（windows）按照层次拆分为不同大小的块，每个块独立运算，有效提高了计算效率。与 Vision Transformer 结构相似，Swin Transformer 的架构由...