swin Transformer的核心思想是两个:1.shifted windows2. 层级式(Hierachical)结构。一句话概括两种思想的贡献:“The shifted windowing scheme bringsgreater efficiencyby limiting self-attention computation to non-overlapping local windows
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...
高效的计算：窗口化的自注意力机制极大地减少了计算量，使得 Swin Transformer 可以应用在高分辨率图像上。多尺度特征提取：类似于 CNN 的分层设计，使 Swin Transformer 适合在视觉任务中提取多尺度特征。跨窗口信息融合：通过 Shifted Window 机制，Swin Transformer 可以在多个窗口间传递信息，实现更大的感受野。总结 S...
Swin Transformer引入了两个关键概念来解决原始ViT面临的问题——层次化特征映射和窗口注意力转换。事实上，Swin Transformer的名字来自于“Shifted window Transformer”。Swin Transformer的总体架构如下所示。Swin Transformer总体架，' patch partition '被用作第一个块。为了简单起见，我使用“patch merging’”作为图中...
将Transformer中的多头注意力模块换成了窗口多头注意力(WIndow-MSA)和移动窗口多头注意力(Shifted Window-MSA) 只在窗口中做自注意力能够减少计算复杂度,但是这将减少跨窗口的连接,减少模型建模能力,因此在两个利纳许的SwinTransformer Blocks中交替使用两种划分的移动窗口。
SwinTransformer: 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,特征图...
事实上,Swin Transformer的名字来自于“Shifted window Transformer”。Swin Transformer的总体架构如下所示。 Swin Transformer总体架,' patch partition '被用作第一个块。为了简单起见,我使用“patch merging’”作为图中的第一个块,因为它们的操作类似。 正如我们所看到的,“patch merging”块和“Swin Transformer块...
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...
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows解读,本文提出了一种新的视觉Transformer,名为SwinTransformer,它能够作为计算机视觉的通用骨干网络。将Transformer从
Swin Transformer的总结分析如下：技术创新：引入shifted window方法：有效解决了传统Vision Transformer序列过长的问题，通过窗口交互实现全局transformer功能，减小了计算复杂度，使其线性增长而非平方级增长。局部性与全局建模的结合：滑动窗口机制：将图片划分为固定大小的窗口，每个窗口内进行自注意力操作，既...