Swin,其实就是Shifted Win dows的意思,即使用一个滑动窗口的ViT工作。 相对来说,ViT只是证明了Transformer在图片分类领域的效果非常好,但是Swin Transformer,则将这个东西推广到了CV的方方面面,告诉大家,不管什么任务,都用Transformer就好了,而确实这个模型在CV领域已经大杀四方。 和ViT相比: 即Swin在小窗口上做自注意...
SwinTransformer为ViT(Vision Transformer)的改进版本,与ViT的定位类似,一般用于图像特征提取,本文主要介绍SwinTransformer(文中简称Swin)的动机、模型原理(细节)和实验部分。虽然本文在介绍基本概念时会…
Visual Tokens(编码后的特征)会进入Tansformer中。Vit,是把所有的Visual Tokens全部拉直,送入Transformer中。 下图最左边每一个小格,对应着上图中的每一个Visual Token(tensor)。Window里是4 x 4的Visual Tokens。Swin是在Window当中单独去做Window Attention。与Vit不同,本Window内的Visual Tokens去算自己内部的atte...
transformer与vit是绝对位置信息,而swin是相对位置信息 --- 2.相对位置编码解析 P2 - 10:47 这里是绝对位置编码,如图中所示,当原点固定时,坐标位置也是固定住。 4个相对位置信息如何融入到attention矩阵中去,在swin-transformer中 (x,y)->(x+1,y+1) -> ((2m-1)*(x+1),y+1) -> (2m-1)x+2m-1+...
00:49 整个视频四部分 01:41 回顾TRM模型 TRM的encoder并不改变输入和输出的形状,无论vit还是swin都一样 02:56 ...
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...
Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述,Swin Transformer在图像分类数据集ImageNet-1K上取得了87.3%的准确率,在目标检测数据集COCO上取得了58.7%的box AP和51.1%的mask AP,在语义分割数据集ADE20K上去的了53.5%的mIoU。
Swin Transformer 网络配置分为四种不同规格，以适应不同规模任务的需求。规格越高，参数越多，预测准确度越高，但计算复杂度与训练时间也相应增加，需根据具体任务选择合适的 Swin-T 网络规格。本文讨论内容涉及 Swin Transformer 网络的改进与配置，以及相关机制的优化，旨在为读者提供深入理解与应用指导。
Swin Transformer Swin Transformer以原始图像片元像素作为输入,通过编码后得到像素的特征而后逐级传递最终获取图像的特征表达。在本研究中使用了4x4的片元作为输入,每个片元作为一个token,输入的维度为W/4xH/4x48,而后通过一次线性变换得到了W/4xH/4xC的特征表达。通过本文提出的Swin Transformer block单元对输入特征进...