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...
每个Stage里面包含一个Swin Transformer Block和Patch Merging。每一个Swin Transformer Block x2 的意思是由1个W-MSA(Window Multi Self-Attention)和1个SW-MSA(Shifted Window Multi Self-Attention)组成。x6 顾名思义就是3组W-MSA和SW-MSA组成。 Swin Transformer模型结构2:蓝色都是模型的一些网络结构层。立方体...
也因此被人成为披着transformer皮的CNN。 模型图如下: 整体网络架构图: 其中Transformer Blocks详细结构如下图: 1.得到各Pathch特征构建序列 输入图像数据为(224,224,3),通过卷积得到特征图,特征图分块转成向量,得到每个patch,每个patch带编码。 defforward(self, x): B, C, H, W = x.shape# FIXME look a...
浅析Swin transformer模型(通俗易懂版) Swin Transformer: 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...
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...
下面这张图很好的显示了在每个区域怎么进行同一区域的window中的注意力交互过程,空白的部分就是要添加的mask位置。 在下面一张图的黄色区域就更直观点。 这样就介绍完了Swin Transformer的结构大体上怎样的,但需要注意的是Swin Transformer在末尾处加入具体的任务需要的网络才能完成具体任务,否则更像是一个特征提取网络...
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...
以swinv2_tiny为例,其网络结构主要由以下几部分组成: EMBED_DIM: 96 表示第一个stage中隐藏层的通道数。 DEPTHS: [ 2, 2, 6, 2 ] 表示每个 stage 中 Swin Transformer Block 的个数。 swinv2_tiny的网络结构如下图所示: Swin Transformer Block 结构如下图所示: ...
图1 Swin Transformer 网络结构图 为了解决这些差异,SwinTransformer 提出了一个分层的 Transformer,其表示是通过移动窗口来计算的。通过将自注意力计算限制为不重叠的局部窗口,同时允许跨窗口连接,移位的窗口方案带来了更高的效率。这种分层体系结构具有在各种尺度上建模的灵活性,并且相对于图像大小具有线性计算复杂性。Sw...
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...