Swin Transformer在注意力计算中还有另一个改动,那就是在生成attention map之后,进行softmax之前,对attention map附加了相对位置编码。 图8 可以看出,就是多了两个 B 。是的,原文就只有这么一点,作者也没有说他这个 B (我没有骂人,真的)到底是什么原理。这个位置编码具体做了什么,读者可以大致参考这篇文章: 从...
首先,Dynamic Texture Attention动态纹理注意力 通过过滤掉冗余语义以突出显示较低层中的小对象并 放大可信细节以强调较高层中的大对象 来动态增强纹理特征。 然后,探索 前景感知共同注意,通过前景相关的上下文增强对象特征 并抑制背景噪声来检测密集排列的小对象。 最后,为了更好地捕捉小目标的特征,Detail Context Attent...
而Swin Transformer构建层级的feature map,而且计算复杂度是image size的线性函数。整体来说,Swin Transformer先由小patch开始,再到深层融合邻居patch信息。并且self-attention只用在不相邻的大窗口(就是shift window,Swin的全称)内,窗口之间并没有overlap。 Swin-Transformer作为一个适合与视觉任务,特别是适合稠密预测(检测...
与Performer相比,Performer是速度最快的Transformer体系结构之一,我们的基于shifted window的self-attention计...
1.2 Swin Transformer的改进 针对上述两点关于VIT的缺陷,Swin Transformer提出了如下改进: 图中演示的是不同layer的情况。其中,红色的方框表示窗口(local window),灰色的方框表示patch。我们规定只在窗口的范围内计算attention。我们先来看图(b),它表示VIT的架构,具有以下特点: 在不同层中,保持patch数量和patch大小(16...
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。相比于ViT,Swin Transfomer计算复杂度大幅度降低,具有输入图像大小线性计算复杂度。Swin Transformer随着深度加深,逐渐合并图像块来构建层次化Transformer,可以作为通用的视觉骨干网络,应用于图像...
式中,, , , , 为MSA层的Head的数量。给定第h个head 的输出维度为 ,定义 、和 作为相应的可学习value、query和key线性投影。因此,表示第h个head的注attention map,在和 的索引下, 成为一个标量。为了简单起见,省略了MSA层中的位置编码,以及卷积和MSA层中伴随可学习投影的所有可学习偏置项。
Transformer 完整结构如下所示: 编码器基本组件包括: 源句子词嵌入模块 Input Embedding、位置编码模块 Positional Encoding、多头自注意力模块 Muti-Head Attention、前向网络模块 Feed Forward 以及必要的 Norm、Dropout 和残差模块。 解码器基本组件类似包括: 目标句子词嵌入模块 Output Embedding、位置编码模块 Positional...
Swin Transformer应用了“循环移位”技术(上面动画中的第2步),它将“孤立的”patch移动到带有不完整patch的窗口中。在这次移位之后,一个窗口可能会由原始feature map中不相邻的patch组成,因此在计算过程中应用了一个mask,将自注意力限制在相邻的patch上。
Swin Transformer中使用的无卷积下采样技术被称为Patch Merging。在这种情况下,“Patch ”指的是特征图中的最小单位。换句话说,在一个14x14的feature map中,有14x14=196个Patch 。 为了对特征映射下采样n倍,patch merge将每一组n × n个相邻patch的特征连接起来。通过语言描述可能很难理解,所以我创建了一个动...