1. Swin Transformer 的基本结构 Swin Transformer 采用了分层结构，每一层有一个固定大小的窗口，通过窗口内的自注意力计算特征。Swin Transformer 的主要模块包括：Patch Partition：将输入图像划分为不重叠的Patch。Linear Embedding：将每个Patch映射到一个高维向量空间。Swin Transformer Block：窗口化的多头自注意力（...
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...
Swin Transformer这种方法的优势是减少了原来Vision Transformer的复杂度,并且引入了局部信息,对于多尺度的问题更好(例如分割,检测)。 其结构如下图所示。与传统 Transformer 模型的主要区别在于 patch merging和shifted window attention机制。结构如下图所示。 Swin Transformer结构图 图中的Patch Partition和原来的ViT类似...
详细介绍了Swin-Transformer网络的具体结构,包括Patch partition,Windows Multi-head Self-Attention(W-MSA), Shifted Windows Multi-head Self-Attention(SW-MSA), 相对位置偏执(relative position bias)等。知识分享官 知识 校园学习 人工智能 AI Swin-Transformer W-MSA SW-MSA 机器学习 MSA 深度学习 图像分类...
2、swin transformer的feature map当中,用的是一个个窗口的形式将feature map分隔开,窗口之间没有重叠 vit当中是一个整体,没有进行分割 这一个个window就是待会讲的windows multi-head self-attention,引入这个结构就可以在每个window内部计算self-attention,window之间不进行信息传递 ...
两种Swin Transformer block图示 这两种Swin Transformer block在网络的整体架构中是接替连续使用的。 W-MSA与SW-MSA在网络中接替使用 二、实现细节 Swin的设计非常简单明了,实现代码也非常优雅,接下来我们结合网络结构图讲解一下代码。 1、Patch Partition 官方代码中Patch Partition和Linear Embedding两个步骤都通过Patch...
Swin Transformer结构解析 Swin Transformer这种方法的优势是减少了原来Vision Transformer的复杂度,并且引入了局部信息,对于多尺度的问题更好(例如分割,检测)。 其结构如下图所示。与传统 Transformer 模型的主要区别在于 patch merging和shifted window attention机制。结构如下图所示。
Swin Transformer通过采用类似于卷积神经网络(CNN)的层次化结构,提高了计算效率和特征提取能力。 Swin Transformer主要由以下几部分组成: 1.Patch Partition:输入的图像首先被分割成若干个小的Patch,每个Patch被视为一个独立的单元进行处理。这一步类似于卷积神经网络中的卷积操作,目的是将图像信息转化为可处理的特征。
最近一直再看感知相关算法,如LSS、pointnet、pointpillar等相关论文与代码,而当看到多相机检测方法bevfomer论文时候,发现其结构使用了self.attention与cross-attention的transformer方法。 介于此,我将原来沉浸几月的swin-tranformer结构回忆一遍,也想通过这次会议记录个人总结,希望对读者有所帮助。