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都有Layer...
在每一个Block中,LN就是Layer Norm层,这个层在先前的Transformer架构中已经出现过多次了,然后MLP是多层感知级,通常由全连接层构成,在Swin Transformer的Block中,比较新的就是W-MSA模块和SW-MSA模块,也就是论文标题中所提到的Shift-Window-Multihead-Self-Attention机制。此机制我们在后续一个个模块时会进行详细讲解。
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...
MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导致NLP的BERT很难直接迁移到CV。但是vision transformer的出现已经解决这个问题; 图像和文本的信息密度不同,文本是高语义的人工创造的符号,而图像是一种自然信号,两者采用masked au...
Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows 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...
直接屠榜!【swin transformer】论文精读+代码复现!这绝对是我看过最详细的目标检测入门教程了吧!——(人工智能、深度学习、机器学习、AI)共计19条视频,包括:1.Swin Transformer到底怎么滑动_三分钟动画_最直观简单的网络讲、1-swintransformer整体概述1.mp4、2-要解
MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导致NLP的BERT很难直接迁移到CV。但是vision transformer的出现已经解决这个问题; 图像和文本的信息密度不同,文本是高语义的人工创造的符号,而图像是一种自然信号,两者采用masked au...
几篇论文实现代码:《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》(2021) GitHub:https:// github.com/microsoft/Swin-Transformer 《Learning to Optimize: A Primer and A Ben...
The paper introduces a novel model, Swin Transformer,声称它能够重塑计算机视觉领域的基础架构。它挑战了将Transformer从自然语言处理(NLP)领域应用到视觉领域的传统观念，特别是处理图像中多变的视觉元素和高分辨率像素的挑战。The main idea is to address these differences with a hierarchical Transformer...