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 模型可以方便地利用先进的技术进行密集预测,例如特征金字塔网络 (FPN) [41] 或 U-Net [50]。线性计算复杂度是通过在划分图像的非重叠窗口中本地...
swin transformer借鉴了很多卷积神经网络的设计理念以及其先验知识。1.为减小序列长度在小窗口内计算自注意力,只有窗口大小固定自注意力的计算复杂度就是固定的,整张图的计算复杂度就会随图片大小呈线性增长关系,即图片尺寸增大X倍,窗口数量就增加X倍,计算复杂度就增加X倍,运用卷积神经网络局部性的先验知识,2.对于获取...
为了克服这些问题,研究人员提出了一种新的视觉Transformer架构Swin Transformer,在线性计算复杂度的基础上构建了图像的层级特征图。下图展示了Swin Transformer架构以及与ViT的基本区别。其中Swin Transformer通过小图像片元和逐层进行邻域合并的方式构建层级特征表达,这样的架构使得模型可以实现与U-Net和FPN等架构类似的稠密预...
3)为了达到较高的召回率,需要使用anchor based的检测器将anchor boxes密集地放置在输入图像上(例如,特征金字塔网络(FPN)中有超过18万个anchor boxes[14]用于具有其特征的图像)较短的一边是800)。在训练过程中,大多数这些anchor boxes 被标记为负样本。负样本数量过多会加剧训练中正样本与负样本之间的不平衡。 4)...
Swin Transformer只针对单个Local Window计算Self-Attention,并且每个Localwindows的大小是固定的,因此它的计算复杂度与输入图片大小是线性关系; 不同层Layer之间类似于Pooling的Patch-Merging操作以及同层内的Local Window shift操作,使得Swin Transformer也具备类似于FPN的局部和全局的多尺度对象的建模能力。
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或者检测的任务。 图1:Swin Transformer和ViT的对比 图2:Swin-T的网络结构 Patch Partition/Patch Merging 在图2中,输入图像之后是一个Patch Partition,再之后是一个Linear Embedding层,这两个加在一起其实就是一个Patch Merging层(...
Swin Transformer神经架构搜索生成对抗网络中国是纺织品出口大国,织物疵点检测是纺织品质量管控中的重要环节,有效的自动织物疵点检测方法可以提高产品的质量,提升企业竞争力.基于目标检测的织物疵点方法是一个热门研究方向,然而由于织物纹理的复杂性和疵点的多样性,通用的目标检测算法在疵点检测上效果不佳,识别精度不高....
有了这些分层特征映射,Swin-Transformer模型可以方便地利用高级技术进行密集预测,如特征金字塔网络(FPN)[41]或U-Net[50]。线性计算复杂度是通过在分割图像的非重叠窗口(红色轮廓)内局部计算自注意来实现的。每个窗口中的图块数是固定的,因此复杂度与图像大小成线性关系。这些优点使得Swin-Transformer适合作为各种视觉...
所以所上图中图一左边所示,Swin Transformer 刚开始的下采样率是4倍,然后变成了8倍、16倍,之所以刚开始是4×的,是因为最开始的 patch 是4乘4大小的,一旦有了多尺寸的特征信息,有了这种4x、8x、16x的特征图,那自然就可以把这些多尺寸的特征图输给一个 FPN,从而就可以去做检测了 同样的道理,有了这些多尺寸...
有了这些分层特征映射，Swin-Transformer模型可以方便地利用高级技术进行dense预测，如特征金字塔网络（FPN）...