一、原始Transformer中的mask机制 self-attention,可以理解为:以某一特征 hi 和其它所有特征 hj(j=1,2,...,L) 的相似度作为权重 aij(j=1,2,...,L) ,完成加权平均 Σjaij⋅hj。 在原始Transformer中,我们要处理的是一个长为 L 的一维序列。在某些NLP任务中,比如说机器翻译中译英,一般使用的是Encoder...
此时右图的每一个红色Window内部,只有左上角的窗口是原来的0位置,其他窗口中都是在原来的左图中不相邻的部分,而不相邻的部分之间做注意力机制是没有意义的,故此时应用一个mask机制对每一个红色Window内加上特定的掩码来对每一个红色框内的注意力机制计算进行约束。 那么mask掩码如何计算?首先由论文可知,一个window...
最终Mask就是上图所示。阴影部分给的0，不要的给的-100。因为softmax是取exp，exp越小越接近于0.一...
Swin Transformer的mask机制是说,如果相互交互的patch属于同一个区域(对应于上图的颜色),那么就可以正常交互,如果不是同一个区域(对应于上图的不同颜色),那么他们交互之后就需要加上一个很大的负值,这样通过softmax层之后本来不能交互的那个像素就变成0了,这就是mask机制 这里附上Github上讨论的一个源码,由此可以...
Swin Transformer object detection比mask rcnn好吗 transformer中的mask,0简述Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。
在这里,论文提出了更有效的批处理计算方法,即向左上角方向循环移动,如图所示。在这种转移之后,批处理窗口可能由特征图中不相邻的几个子窗口组成,因此采用mask机制将self-attention计算限制在每个子窗口内。在循环移位的情况下,批处理窗口的数量与常规窗口划分的数量相同,因此也是有效的。
如果说Shifted Window是Swin Transformer的精华，那么Attention Mask则可以算作是Shifted Window的精华。Attention Mask主要干的事就是设置合理的mask，使得Shifted Window Attention在与Window Attention相同的窗口个数下，得到等价的计算结果。如下图所示，分别给SWA和WA加上index后，再计算window attention的时候，希望有...
(2)mask (3)还原shift 6.PatchMerging 7.分层计算(执行后续的Block) 8.输出层 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。
上表列出了从224^2到384^2不同输入图像大小的Swin transformer的性能。观察到较大的输入分辨率会带来更好的top-1精度，但推理速度会变慢。上图在COCO目标检测上使用Cascade Mask R-CNN框架比较ResNe(X)t骨干使用 AdamW和SGD优化器的结果。虽然SGD被用作Cascade Mask R-CNN框架的默认优化器，但观察到用AdamW...
9-mask机制 08:50 10-构建QKV矩阵 12:39 11-完成Transformer模块构建 09:57 12-训练BERT模型 08:52 14_项目补充-基于BERT的中文情感分析实战 1-中文分类数据与任务概述 06:00 2-读取处理自己的数据集 09:07 3-训练BERT中文分类模型 09:10 吹爆!全网公认最强的Transformer实战教程!VIT/Swin/DETR...