在ViT中只是使用了Transformer的Encoder而没有使用Decoder。ViT的问题:它没有考虑文本和视觉信号的不同,它只能做图像分类,对于目标检测和图像分割没有相应的尝试。 Swin Transformer提供了更加通用的基于Transformer的计算机视觉任务的主干网络,并且能应用到多种计算机视觉任务中,如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等...
把encoder里面transformer block里的softmax归一化后的z当作k,去和decoder里面对应transformer block的输入向量的q相乘,去计算v(和k一样,来自encoder的输出) 所以k里面其实是包含了所有单词的信息 Decoder训练时候的技巧?什么是teacher forcing?什么是scheduled sampling Teacher forcing:在训练时,会给Decoder输入正确的答案...
并设计了一个symmetric Swin Transformer-based decoder with patch expanding layer来执行上采样操作,以恢复特征图的空间分辨率。在对输入和输出进行4倍的下采样和上采样的情况下,对多器官和心脏分割任务进行的实验表明,基于纯Transformer的U-shaped Encoder-Decoder优于那些全卷积或者Transformer和卷积的组合。 2Swin-Unet...
vit:把一张图片分为若干patch(共9个),每个patch作为一个token输入encoder swin:把一张大图片分为一个个window(共9个),window里每一个像素点作为一个token输入encoder 10:34 swintrm整体架构图 看一篇论文最好方法:搞清楚每一个零部件输入和输出的数据的形状和变化 14:18 整体形状变化 16:03 源代码实现的时候...
上图包含两个transformer,其实不要觉得复杂,不管是这种结构还是Encoder-Decoder结构,本质上都是计算多头注意力机制,如果你能彻底搞懂本文第一部分的内容,无论结构怎么变,对于你都应该是相当简单。主要组件就是W-MSA、SW-MSA、LN和MLP,所有的transformer结构都是一个多头注意力机制连一个前馈网络MLP,只不过在这两个组...
transformer是采用encoder-decoder架构。论文Attention Is All You Need中给出encoder层是6层encoder堆叠在一起的,deco样是6层decoder堆叠在一起。 分解成一个encoder和一个decoder的话如下: RNN缺点: 1. RNN不能并行:RNN是依赖前一时刻输出的隐层状态,这就导致RNN必须一步一步走完,而不能并行,结果就会很慢 ...
在《Attention Is All You Need》中,提出了Transformer结构,将注意力的强大的作用展现在大众眼前。下图是Transformer的完整结构示意图。 主要的模块都在上图中有所介绍,其结构也采用了Encoder-Decoder框架的模式,左侧为Encoder模块,右侧为Decoder模块。其余结构为一般神经网络中的模块,这里暂且不表。和注意力相关的主要就...
Transformer模型通常由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,分别用于处理输入序列和生成输出序列。 编码器(Encoder): 多层自注意力机制:编码器通过多个自注意力层,逐层提取输入序列的特征。每一层自注意力机制都能够全局地捕捉序列中的依赖关系。
1.2 Transformer的网络结构 和大多数seq2seq模型一样,transformer的结构也是由encoder和decoder组成。 实际上,Transformer是基于Encoder和Decoder的网络架构。最初是被用来解决NLP自然语言处理来提出的,主要是用来的处理seq2seq的任务,例如语言的翻译。它的主要特点是采用了Multi-Head Attention的注意力机制以及Encoder和Decod...
在本文中,作者提出了Swin-Unet,它是用于医学图像分割的类似Unet的纯Transformer模型。标记化的图像块通过跳跃连接被送到基于Transformer的U形Encoder-Decoder架构中,以进行局部和全局语义特征学习。 具体来说,使用带有偏移窗口的分层Swin Transformer作为编码器来提取上下文特征。并设计了一个symmetric Swin Transformer-based...