论文:Liu Z, Lin Y, Cao Y, et al. Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows[J]. arXiv preprint arXiv:2103.14030, 2021. Abstract:本文提出了一种新的视觉Transformer,称为…
为了克服这些问题,我们提出了一种通用的 Transformer 主干,称为 Swin Transformer,它构建分层特征图并且对图像大小具有线性计算复杂度。如图 1(a) 所示,Swin Transformer 通过从小尺寸的补丁(灰色轮廓)开始并逐渐合并更深的 Transformer 层中的相邻补丁来构建分层表示。通过这些分层特征图,Swin Transformer 模型可以方便地...
为了克服这些问题,我们提出了一种通用的Transformer主干,称为Swin-Transformer,它构造了分层特征映射,并且具有与图像大小成线性关系的计算复杂度。如图1(a)所示,Swin Transformer通过从小尺寸的patchs(以灰色勾勒)开始,并逐渐将相邻patchs合并到更深的Transformer层中来构建层次表示。有了这些分层特征映射,Swin Transformer...
Swin Transformer block:Swin Transformer是通过将Transformer块中的标准multi-head self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口(shifted window)的模块(在第3.2节中描述),而其他层保持不变来构建的。如图3(b)所示,Swin Transformer块由一个基于移位窗口(shifted window)的MSA模块组成,然后是一个介于GELU非线性之间的2层...
Feature Pyramid Transformer论文阅读翻译 -- 2020ECCV 鼠标与高层次的计算机相交互,而计算机与桌面以相同尺度进行交互。 对此,作者提出了一种新颖的特征金字塔网络叫做Feature PyramidTransformer(FPT)用于视觉识别,例如实例级和...下载…一、Abstract 跨空间和尺度的特征融合是当代视觉识别系统的基础,因为引入了有用的视觉...
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Window,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Transformer-XL解读(论文+PyTorch源码) Transformer-XL解读(论⽂+PyTorch源码) 前⾔ ⽬前在NLP领域中,处理语⾔建模问题有两种最先进的架构:RNN和Transformer。RNN按照序列顺序逐个学习输⼊的单词或字符之间的 关系,⽽Transformer则接收⼀整段序列,然后使⽤self-attention机制来学习它们之间的依赖关系。这两种...
本周论文主要包括微软亚研团队提出一种升级版SwinTransformer;字节跳动、约翰霍普金斯大学等机构组成的联合团队,提出了适用于视觉任务的大规模预训练方法 iBOT,该方法在十几类任务和数据集上刷新了 SOTA 结果,在一些指标上甚至超过了 MAE 。 目录: N-grammer: Augmenting Transformers with latent n-grams ...
Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测、实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能。同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Paper。 1.1 Transformer的关键里程碑 Tranformer: 在2017年6月,仅基于注意力机制的Transformer首次由谷歌提出,应用于NLP自然语言处理的任务...