在Swin Transformer中，W-MSA (Window Multi-Head Self Attention)是关键的注意力机制，它通过在每个窗口...
最近在看swin transformer这篇论文,其中知乎高赞解析对这一块讲的还不是特别清楚(主要是cyclic shift那一块),在这里记录一下自己的一些见解。 直接进入正题,论文中所采用的是两个相邻的Swin Transformer Block交替使用W-MSA和SW-MSA(如上图),其中W-MSA和SW-MSA中采用的WIndows如下图所示: Layerl (左边)中灰色...
shifted_x=torch.roll(x,shifts=(-self.shift_size,-self.shift_size),dims=(1,2)) 具体的一个阶段,不管输入第一个swin transformer block还是第二个swin transformer block。都需要对图片进行分区,以实现只在窗口内计算注意力的效果,分区代码如下: defwindow_partition(x,window_size):"""Args:x: (B, H,...
具体地，就是先通过一种特征图移位 (cyclic shift) 的方式来对窗口进行移动，移动后window由多个不相邻的sub-window组成，这里，作者又提出了一种attention mask的机制来实现前述设计，这使得能够在保持window个数不变的情况下，最后的计算结果是等价的。efficient batch computation approach如下图所示：Cyclic Shift ...
(2)window_partition窗口划分 3.W-MSA(Window Multi-head Self Attention) 4.还原操作window_reverse 5.SW-MSA(Shifted Window) (1)做窗口滑动 (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...
针对上述两个问题,我们提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transformer。 其中滑窗操作包括不重叠的local window,和重叠的cross-window。将注意力计算限制在一个窗口中,一方面能引入CNN卷积操作的局部性,另一方面能节省计算量。 在各大图像任务上,Swin Transformer都具有很好的性能。
swing transformer block实际上是由两层组成的,第一层就是一个简单的transformer block(self attention+feedforward),第二层结构类似第一层,只不过attention层变成了shift window multihead self attention,本质上就是比前面的那个self attention多了一个shift功能。
1、将transformer从CV下游任务如分类(ViT)、检测(DETR)上升到了backbone。 2、多stage的shift window将CNN的层次结构、局部感受野引入transformer 3、局部attention解决transformer计算量太大的问题。 5.2 劣势 1、CNN的还有一个特性是参数共享,Swin transformer的各个窗口的参数还不是共享的。
Swin transformer块 Swin transformer中使用的块用Window MSA (W-MSA)和shift Window MSA (SW-MSA)模块取代了ViT中使用的标准多头自注意力(MSA)模块。Swin Transformer模块如下图所示。Swin transformer块有两个子单元。第一个单元使用W-MSA，第二个单元使用SW-MSA。每个子单元由一个规一化层、一个注意力模块、...
为什么叫shift window而不是Window,就因为它移动的其实不是整个Window。如上图,它对于一个整体来说,往右下角移动了两个patch,那么就会得到一个新的划分,变成了右边的格式。这样的话,窗口与窗口之间就会有重叠,从而可以互相学习到特征。否则一个窗口里的特征永远学不到其他窗口的特征,这样就会让self-attention变得具有...