论文原文:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 1.介绍 Transformer 最初在自然语言处理(NLP)领域大获成功,但直接将 Transformer 应用于计算机视觉任务存在很多挑战。传统Transformer中,拿到了图像数据,将图片进行划分成一个个patch,尽可能patch细一些。但是图像中像素点太多了,如果需要更...
Swin Transformer是2021年提出来的一个模型,原文为: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 该模型主要设计用于视觉领域,有如下特性: 使模型的计算量与图片尺寸(height×weight)线性相关,而不是与图片尺寸的平方相关。 参数量便于扩展,适用性强。 引入了patch和window机制,使得特征图呈...
引言的前两段又是凑字数凑格式的话,就将了一下Alex引领的CNN主导CV领域的事,一直以来都是挤牙膏式的发展,没什么大突破,作者意在完全抛弃CNN,创建一个新的模型方法,但是Vit已经把这个事干了,但是Vit并不是所有的CV领域都可以做,所以这篇论文的作者要填Vit的坑,让Transformer在所有的CV领域 比如分割等都可以做。
Swin Transformer模块将Transformer模块中的多头自注意力(MSA)替换为基于windows或shifted window的多头自注意力,其他层保持不变。如图3b所示,对于连续的Swin Transformer模块,前一个使用基于window的MSA模块,后一个使用基于shifted window的MSA模块,然后都是接一个带GELU非线性激活的两层MLP,每个MSA模块和每个MLP都...
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,特征图的高和宽逐渐变小(4倍、8倍和16倍下采样); **注:**所谓下采样...
原文论述:Its performance surpasses the previous state-of-theart by a large margin of +2.7 box AP and +2.6 mask AP on COCO, and +3.2 mIoU on ADE20K 这展示了基于transformer的模型作为backbone的潜力,同时分层设计和移位窗口方法也证明对全mlp架构是有益的。
Swin Transformer是 ICCV 21的最佳论文,它之所以能有这么大的影响力主要是因为在 ViT 之后,Swin Transformer通过在一系列视觉任务上的强大表现 ,进一步证明了Transformer是可以在视觉领域取得广泛应用的 Swin Transformer是3月份传到 arxiv上的,4月份代码库就放出来了,紧接着5月12号又放出来了自监督版本的Swin Transfor...
论文标题:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文作者:Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, Baining Guo 论文来源:ICCV 2021,Paper 代码来源:Code 1. 背景介绍 长期以来,计算机视觉建模一直由卷积神经网络(CNN)主导。随着CNN作为各...
Swin Transformer搭配不同自注意力计算方法的性能对比。 Conclusion 论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高。
论文代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer Introduction 长期以来,计算机视觉建模一直由卷积神经网络(CNN)主导。从AlexNet在ImageNet中的革命性表现开始,通过更大的规模、更广泛的连接以及更复杂的卷积形式逐级演变出越来越强大的CNN架构。另一方面,自然语言处理(NLP)网络架构的演变则采取了不同的路径...