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。 2.层级式结构的好处在于不仅灵活的提供各种尺度的信息,同时还因为自注意力是在窗口内计算的,所以它的计算复杂度随着图片大小线性增长而不...
最右边两个图为Swim Transformer的每个块结构,类似于ViT的块结构,其核心修改的地方就是将原本的MSA变为W-MSA。 左边展示的为Swim模型的整个处理流程为:输入(H, W, 3)维的彩色图片,首先执行Patch Partition,特征维度变为(W/4, H/4, 48);接着,连续执行Stage1、Stage2、Stage3和Stage4(注意每个Stage下面有个...
Swin Transformer 网络包含多个阶段，每个阶段分辨率逐渐降低，通道数逐渐增加。这种设计类似于 CNN 中的分层设计，便于在不同尺度上提取特征。典型的 Swin Transformer 结构如下：Stage 1：输入图像被划分为固定大小的 Patch，每个 Patch 被映射到高维空间，进入多个 Swin Transformer Block，窗口大小固定。Stage 2 - 4...
这时再看最开始的结构图,你就会发现只剩swin transformer我们不了解,其他的都已经知道了。接下来我们就来讲swin transformer最重要的部分 ———swin transformer block。 swin transformer block 首先,相比于VIT直接使用transformer的原始架构,swin transformer有什么改进呢? 我们知道在VIT在Patch Patition和Linear Embeding...
Swin Transformer结构图 图中的Patch Partition和原来的ViT类似,将原始图像分割成一些patches并变换为Token。在实践中,一个简单的步长与卷积核相同的卷积层,和Flatten Layer就可以完成此任务。和ViT的不同是采用了可训练的位置信息参数而不是以前的固定三角函数位置信息,不过听说实际实验中改变不大。
Swin Transformer中最重要的模块是基于移动窗口构建的注意力模块,其内部结构如下图所示,包含了一个基于移动窗口的多头自注意力模块(shifted windows multi-head self attention, SW-MSA)和基于窗口的多头自注意力模块(W-MSA),其他的归一化层和两层的MLP与原来保持一致,并使用了GELU激活函数。 基于移动窗口的W-MSA和...
2.2 模型整体结构 最右边两个图为Swim Transformer的每个块结构,类似于ViT的块结构,其核心修改的地方就是将原本的MSA变为W-MSA。 左边展示的为Swim模型的整个处理流程为:输入(H, W, 3)维的彩色图片,首先执行Patch Partition,特征维度变为(W/4, H/4, 48);接着,连续执行Stage1、Stage2、Stage3和Stage4(注...
源码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer Swin Transformer整体结构 Swin Transformer模型整体结构如下图所示：Swin Transformer 可以看到，Swin Transformer由四个类似的stage构成，每个stage里面都有若干个Swin Transformer block。假设输入图像维度为HxWx3，按照ViT的基本思路，先对其进行分块 (patch ...
据了解，该工具的早期版本是基于卷积神经网络的方法构建的。自然语言处理模型架构 Transformer，尤其是 Swin Transformer 出现以后，该团队便以 Swin Transformer 为基础，重新构建了 ERnet，从而极大地优化了模型的训练过程，以及提升了识别和分析水平。具体来说，相较于传统的内质网识别工具，ERnet 主要具备以下几方面...
接下来,在分别对Patch Merging、W-MSA、SW-MSA以及使用到的相对位置偏执(relative position bias)进行详解。关于Swin Transformer Block中的MLP结构和Vision Transformer中的结构是一样的,所以这里也不在赘述,参考。 2 Patch Merging详解 前面有说,在每个Stage中首先要通过一个Patch Merging层进行下采样(Stage1除外)。