Transformer在语言处理中的基本元素是word token,其特点是语义信息比较密集。而ViT中token的尺度(scale)是固定的,且视觉token携带的语义信息比语言文字序列差,故认为不适合视觉应用 图像分辨率高,像素点多,如果采用ViT模型,自注意力的计算量会与像素的平方成正比,计算复杂度过高是导致ViT速度慢的主要原因 故本文做出改...
这篇论文提出了一个新的 Vision Transformer 叫做 Swin Transformer,它可以被用来作为一个计算机视觉领域一个通用的骨干网络 之所以这么说,是因为ViT 在结论的部分指出,他们那篇论文只是做了分类任务,把下游任务比如说检测和分割留给以后的人去探索,所以说在 ViT 出来之后,大家虽然看到了Transformer在视觉领域的强大潜力,...
而Swin Transformer的challenge是多层次的调用会造成非常大的计算开销,且在目前来看,送入Transformer的向量长度是不现实的,因此提出了窗口的概念,为了更好地吸收相邻像素的邻近特征,还提出了滑动窗口的概念,而提出滑动窗口带来了新的challenge,即滑动后的窗口大小不一,且计算开销翻两倍不止,所以又提出了七巧板拼接的方式去...
与它们不同的是,Swin Transformer的输入是图像的原始尺寸另外Swin Transformer使用的是CNN中最常用的层次的网络结构,在CNN中一个特别重要的一点是随着网络层次的加深,节点的感受野也在不断扩大,这个特征在Swin Transformer中也是满足的。Swin Transformer的这种层次结构,也赋予了它可以像FPN,U-Net等结构实现可以进行分割...
Swin Transformer论文精读【论文精读】发布于 2022-01-17 07:42 · 17.9 万次播放 赞同46011 条评论 分享收藏喜欢 举报 SWINTransformer深度学习(Deep Learning)论文阅读技巧自然语言处理 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 20:00 一只蚂蚁的成王之路,和一只打工蚁的传奇一生 Word麻鸭 ...
Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述,Swin Transformer在图像分类数据集ImageNet-1K上取得了87.3%的准确率,在目标检测数据集COCO上取得了58.7%的box AP和51.1%的mask AP,在语义分割数据集ADE20K上去的了53.5%的mIoU。
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 论文用的是2021 8月17日的版本。 Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,这一篇论文是继Vit之后的Transformer在CV领域的巅峰之作。
为满足高水平论文服务和毕业论文的需求,我们推出一种基于视觉顶会论文 SWinTransformer 的改进模型,并提供 CWRU西储大学轴承数据集和东南大学轴承数据集上的实验,以及相关对比实验、模型消融实验,通过实验证明,我们的模型具有超强的分类能力和泛化能力!创新度高、实验丰富、工作量大,足够支撑一篇高水平期刊论文和毕业论文...
Swin Transformer是一种新的视觉Transformer,它产生层次特征表示,并且对输入图像大小具有线性计算复杂度。Swin Transformer在COCO对象检测和ADE20K语义分割方面实现了最先进的性能,大大超过了以前的最佳方法。论文作者希望Swin Transformer在各种视觉问题上的强大表现将鼓励视觉和语言信号的统一建模。
《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》作为2021 ICCV最佳论文,屠榜了各大CV任务,性能优于DeiT、ViT和EfficientNet等主干网络,已经替代经典的CNN架构,成为了计算机视觉领域通用的backbone。它基于了ViT模型的思想,创新性的引入了滑动窗口机制,让模型能够学习到跨窗口的信息,同时也。同时...