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...
第二步用transformer的encoder去学习全局特征,帮助后面去检测。 第三步是用decoder去生成很多预测框(固定100个框)。 第四步是把预测框和gt框进行匹配,然后在匹配的框里面(比如说2个)去算目标检测的loss。 推理的时候,前三步相同,推理没有第四步的loss,在最后的输出中,有一个阈值去卡一下输出的置信度,模型保留...
SETR(Segmentation Transformer)的网络结构是基于Transformer架构设计的,用于图像分割任务。SETR的核心架构仍然是Encoder-Decoder的结构,不过相比于传统的以CNN为主导的编码器结构,SETR用Transformer来进行替代。具体来说,SETR的编码器由纯Transformer层构成,先将输入图像做分块处理,然后对每个图像分块做块嵌入并加上位置编...
随后,文章详细讲解了Transformer基础理论,包括自注意力机制、位置编码和Encoder与Decoder结构。在此基础上,文章阐述了SwinTransformer的数学模型,通过伪代码和数学公式对其核心算法进行了详细解释。随后,文章通过具体代码实例,展示了如何实现和应用SwinTransformer,包括开发环境搭建、代码结构解析和源代码解读。最后,文章探讨了Swi...
论文还研究了一种变体,解码器重建目标是每个masked patches的归一化像素值。具体来说,我们计算每个patches中所有像素的平均值和标准偏差,并使用它们来规范化patches。在我们的实验中,使用归一化像素作为重构目标提高了表示质量。 decoder就是Transformer中的decoder,训练时需要encoder-decoder,测试时只需要encoder+MLP(MLP用...
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...
Transformer的总体结构，绿色的为decoder。（encoder相较decoder少了一层attention，无特殊之处，故不单独...
decoder就是Transformer中的decoder,训练时需要encoder-decoder,测试时只需要encoder+MLP(MLP用于微调)。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/439020457 CLIP(预训练模型) CLIP打通了文本和图像之间的联系,是多模态方面的经典之作。 大量的文本-图片 数据对,OpenAI采集了一个总量超过4亿图像-文本对的数据集WIT,尽可...
1. Swin Transformer Encoder: This module extracts hierarchical features from the input image. It comprises multiple stages of Swin Transformer blocks, which use self-attention and shifted window techniques to efficiently capture both local and global dependencies. 2. U-Net Decoder: The decoder recover...
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息便于在目标...