Swin Transformer这种方法的优势是减少了原来Vision Transformer的复杂度,并且引入了局部信息,对于多尺度的问题更好(例如分割,检测)。 其结构如下图所示。与传统 Transformer 模型的主要区别在于 patch merging和shifted window attention机制。结构如下图所示。 Swin Transformer结构图 图中的Patch Partition和原来的ViT类似...
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 1. 论文信息 原文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030 官网地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 2. 网络框架 2.1 swim VS vit 从图中可以得到,Swin相较于ViT的区别在于:Swim模型的特征图具有层次性,随着特征层加深,特征...
也因此被人成为披着transformer皮的CNN。 模型图如下: 整体网络架构图: 其中Transformer Blocks详细结构如下图: 1.得到各Pathch特征构建序列 输入图像数据为(224,224,3),通过卷积得到特征图,特征图分块转成向量,得到每个patch,每个patch带编码。 defforward(self, x): B, C, H, W = x.shape# FIXME look a...
Swim Transformer在paddle的课程中已经讲的很细致了,本次记录主要是针对其中的代码实现,同时也推荐霹雳吧啦Wz的视频。 2.1 Swim Transformer网络结构 Swim Transformer网络结构如下图所示 其中encode中与vit 不同的是修改了注意力的计算形式,大幅减少了计算量,详细的内容大家可以去看视频,这里主要是复现代码。 2.2 Swim...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
Swin Transformer 网络包含多个阶段，每个阶段分辨率逐渐降低，通道数逐渐增加。这种设计类似于 CNN 中的分层设计，便于在不同尺度上提取特征。典型的 Swin Transformer 结构如下：Stage 1：输入图像被划分为固定大小的 Patch，每个 Patch 被映射到高维空间，进入多个 Swin Transformer Block，窗口大小固定。Stage 2 - 4...
图1 Swin Transformer 网络结构图 为了解决这些差异,SwinTransformer 提出了一个分层的 Transformer,其表示是通过移动窗口来计算的。通过将自注意力计算限制为不重叠的局部窗口,同时允许跨窗口连接,移位的窗口方案带来了更高的效率。这种分层体系结构具有在各种尺度上建模的灵活性,并且相对于图像大小具有线性计算复杂性。Sw...
Swin Transformer Block是Swin Transformer的核心部分,首先明确Swin Transformer Block的输入输出图片维度是不发生变化的。图中的x2表示,Swin Transformer Block有两个结构,在右侧小图中,这两个结构仅有W-MSA和SW-MSA的差别,这两个结构是成对使用的,即先经过左边的带有W-MSA的结构再经过右边带有SW-MSA的结构。
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)...
首先给出整体架构,从图中可以看到,与PVT网络相同,其分为4个阶段(每个阶段的输出特征图皆不相同。除第一阶段外,每个阶段都有一个Patch Merging模块,该模型块的作用便是用于缩减特征图,因为Transformer在进行计算时是不会改变特征图大小的,那么要获取多尺度特征,就需要Patch Merging模块了,这里的patch的作用,与PVT中...