Swin Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型,专为计算机视觉任务设计。它通过引入移动窗口机制和层级结构,实现了高效的多尺度特征提取,显著提升了计算效率。 Swin Transformer 核心技术 窗口机制:Swin Transformer通过分割图像为固定大小的窗口,并在每个窗口内进行自注意力计算,从而减少计算量。 位置编码:与传统...
降低了计算复杂度，同时shift操作让窗口之间有了交互，变相达到全局建模能力。
「【注意上文所输入Swin Transformer Bolok的尺寸为\frac{H}{4}×\frac{W}{4}×C,但其实输入Transformer中的尺寸应是二维的向量,所以代码中我们会将前两个维度放一起,即维度变为(\frac{H}{4}*\frac{W}{4})×C,之后将其送入Transformer中。同样输出也是二维的向量,我们得到后再将其展开即好。这些都是...
为了解决这两个问题,Swin Transformer相比之前的ViT做了两个改进:1.引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer 2.引入locality思想,对无重合的window区域内进行self-attention计算。另外,Swin Transformer可以作为图像分类、目标检测和语义分割等任务的通用骨干网络,可以说,Swin Transformer可能是CNN的完美替代方案。
基于这个简单的操作,作者构建了一个新的Backbone,即ShiftViT,其中ViT中的注意力层被shift操作所取代。 令人惊讶的是,ShiftViT在几个主流任务中工作得很好,比如分类、检测和分割。性能甚至比Swin Transformer更好。这些结果表明,注意力机制可能不是使ViT成功的关键因素。它甚至可以被一个为零参数的操作所取代。在今后...
简介:ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(二) 4实现 4.1 消融实验 1、Expand ratio of MLP 之前的实验证明了本文的设计原则,即大的模型深度可以弥补每个构件的不足。通常,在模型深度和构建块的复杂性之间存在一种权衡。有了固定的计算预算,轻量级的构建块可以享受更深层次...
A shift-window based transformer for 3D sparse tasks Resources Readme License MIT license Code of conduct Code of conduct Security policy Security policy Activity Custom properties Stars 220 stars Watchers 9 watching Forks 19 forks Report repository Releases No releases published Package...
In this context, the paper proposes the Masked Autoencoder with Swin Transformer (MAST) framework, where training is performed on a masked subset of HDsEMG channels. A combination of four masking strategies, i.e., random block masking; temporal masking; sensor-wise random masking, and; multi-...
网络的输入尺寸要求,通常采用切片的方式输入网 络,而每个切片在 Swin Transformer 中自我注意力计 算量过大,会设置不同的窗口分别计算,ASPP 就是 对多个窗口空洞卷积,在输入尺寸多变的情况下实 现输出固定. 图 4 移位窗口的实现方式 Fig. 4 Shift window implementation 图 6 ASPP 结构 Fig. 6 ASPP ...
为此,作者提出了 shift block,非常简单,本质就是对部分特征进行简单的移位操作来代替 self-attention 。 方法介绍 如下图所示,标准的 Transformer block 就是先用attention处理,再用FFN处理。作者提出用 shift block 来代替 attention。这个模块非常简单,就是将输入维度为CHW的特征,沿C这个方向取出来一部分,然后平均分...