Swin Transformer 是在 Vision Transformer 的基础上使用滑动窗口(shifted windows, SW)进行改造而来。它将 Vision Transformer 中固定大小的采样快按照层次分成不同大小的块(Windows),每一个块之间的信息并不共通、独立运算从而大大提高了计算效率。从 Swin Transformer 的架构图中可以看出其与 Vision Transformer 的结...
一、Vision Transformer参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer二、Swin-Transformer同上,参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transfor…
因为window size=3,根据往右下偏移的格数=[M / 2] = 1,所以整体往右下偏移一格 左图黄色为未偏移前的情况,蓝色和红色代表偏移情况 右图为Efficient batch computation for shifted configuration的情况(就是先把左边区域右移,再将上边区域下移)
Patch Merging:每个阶段都会先合并图像块(降低图像分辨率) Swin Transformer Block:基本构建单元,由局部窗口交互、全局窗口交互和转换层组成,用于在局部和全局范围内进行特征交互。 Swin Transformer 块 图(b),就是 Swin Transformer Block 具体细节: MLP:多层感知器,就是一个分类网络 LN:层归一化 W-MSA:窗口多头自...
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,特征图的高和宽逐渐变小(4倍、8倍和16倍下采样); **注:**所谓下采样就是将图片缩小...
1 网络整体框架 在正文开始之前,先来简单对比下Swin Transformer和之前的Vision Transformer(如果不了解Vision Transformer的建议先去看下我之前的文章)。下图是Swin Transformer文章中给出的图1,左边是本文要讲的Swin Transformer,右边边是之前讲的Vision Transformer。通过对比至少可以看出两点不同: ...
图像分类 swin transformer v2 图像分类网络,深度学习之图像分类(三)--AlexNet网络结构深度学习之图像分类(三)AlexNet网络结构1.前言2.网络结构3.其他细节3.1LocalResponseNormalization(局部响应归一化)3.2OverlappingPooling(覆盖的池化操作)3.3DataAugmentation(数
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类3:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的堆...
Swin Transformer通过从小尺寸的图像块开始构建分层表示,并在更深的Transformer层中逐渐合并相邻图像块。借助这些分层特征图,Swin Transformer模型可以方便地利用诸如特征金字塔网络(FPN)或U - Net等用于密集预测的先进技术。 Swin Transformer的一个关键设计要素是其在连续的自注意力层之间对窗口划分的移位操作。移位后的窗...