1. Swin Transformer 的基本结构 Swin Transformer 采用了分层结构，每一层有一个固定大小的窗口，通过窗口内的自注意力计算特征。Swin Transformer 的主要模块包括：Patch Partition：将输入图像划分为不重叠的Patch。Linear Embedding：将每个Patch映射到一个高维向量空间。Swin Transformer Block：窗口化的多头自注意力（...
Swim Transformer是特为视觉领域设计的一种分层Transformer结构。Swin Transformer的两大特性是滑动窗口和层级式结构。 1.滑动窗口使相邻的窗口之间进行交互,从而达到全局建模的能力。 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...
最右边两个图为Swim Transformer的每个块结构,类似于ViT的块结构,其核心修改的地方就是将原本的MSA变为W-MSA。 左边展示的为Swim模型的整个处理流程为:输入(H, W, 3)维的彩色图片,首先执行Patch Partition,特征维度变为(W/4, H/4, 48);接着,连续执行Stage1、Stage2、Stage3和Stage4(注意每个Stage下面有个...
Swin Transformer 的Block中我们可以看到有两个MSA(多头注意力机制),一个是W-MSA(Window-MSA),一个是SW-MSA(Shifted Window-MSA)。这是Swin Transformer的关键。传统的Transformer都是基于全局来计算注意力的,因此计算复杂度十分高。而Swin Transformer则将注意力的计算限制在每个窗口内,进而减少了计算量。 W-MSA是...
Swin Transformer中最重要的模块是基于移动窗口构建的注意力模块,其内部结构如下图所示,包含了一个基于移动窗口的多头自注意力模块(shifted windows multi-head self attention, SW-MSA)和基于窗口的多头自注意力模块(W-MSA),其他的归一化层和两层的MLP与原来保持一致,并使用了GELU激活函数。
1 整体结构 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...
VIT直接下采样16倍,后面一直保持下采样倍率不变,无法像swin transformer一样构建具有层次性的特征层 2、swin transformer的feature map当中,用的是一个个窗口的形式将feature map分隔开,窗口之间没有重叠 vit当中是一个整体,没有进行分割 这一个个window就是待会讲的windows multi-head self-attention,引入这个结构就...
SwinTransformer是在ViT的基础上进行改进的,但ViT直接使用Transformer,由于其计算复杂度极高,因此需要消耗极大的计算代价,正因如此,SwinTransformer的设计才显得如此巧妙,SwinTransformer最大的特点便是将注意力计算限制在一个个窗口内容,从而大幅的减少了计算量,相比于PVT使用下采样的方式来缩减KV维度,从而减少计算量,Swin...
2.SwinTransformerBlock结构 (1).img_mask将生成方法 每一个block模块均会生成img_mask方法,如下: 随后会对生成的img_mask做如下变化: mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size)#nW, window_size, window_size, 1mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size *self.window_...
36:45 ^-^ 因为window size=3,根据往右下偏移的格数=[M / 2] = 1,所以整体往右下偏移一格 左图黄色为未偏移前的情况,蓝色和红色代表偏移情况 右图为Efficient batch computation for shifted configuration的情况(就是先把左边区域右移,再将上边区域下移)...