最终Mask就是上图所示。阴影部分给的0，不要的给的-100。因为softmax是取exp，exp越小越接近于0.一...
一、原始Transformer中的mask机制self-attention,可以理解为:以某一特征 h_i 和其它所有特征 h_j(j=1,2,...,L) 的相似度作为权重 a_{ij}(j=1,2,...,L) ,完成加权平均 \Sigma_j a_{ij}\cdot h_j 。在原始Transfo…
3.1 产生attention mask 3.2 SW-MSA block 3.3 window attention 写作日期:2021.12.13 写作内容:Swin Transformer-2,主要是SW-MSA,移动窗口注意力机制。 一、Why SW-MSA? 上篇文章的内容,原图划分为图像patches之后,经过patch embedding得到对应的tokens表示之后,并不是不是像VIT中那样,所有的tokens相互之间计算multi...
暂不考虑mask的情况,剩下就是跟transformer一样的softmax,dropout,与V矩阵乘,再经过一层全连接层和dropout Shifted Window Attention 前面的Window Attention是在每个窗口下计算注意力的,为了更好的和其他window进行信息交互,Swin Transformer还引入了shifted window操作。 左边是没有重叠的Window Attention,而右边则是将...
3.W-MSA(Window Multi-head Self Attention) 4.还原操作window_reverse 5.SW-MSA(Shifted Window) (1)做窗口滑动 (2)mask (3)还原shift 6.PatchMerging 7.分层计算(执行后续的Block) 8.输出层 Swim Transformer是特为视觉领域设计的一种分层Transformer结构。Swin Transformer的两大特性是滑动窗口和层级式结构。
Swin Transformer Block:基本构建单元,由局部窗口交互、全局窗口交互和转换层组成,用于在局部和全局范围内进行特征交互。 Swin Transformer 块 图(b),就是 Swin Transformer Block 具体细节: MLP:多层感知器,就是一个分类网络 LN:层归一化 W-MSA:窗口多头自注意力模块,在窗口范围内做attention ...
这里的维度变换较为复杂,使用DeBug来帮助理解,这里只运行第一阶段Swin Transformer Block WindowAttention方法 def forward(self, x, mask=None): """ Forward function. Args: x: input features with shape of (num_windows*B, N, C) mask: (0/-inf) mask with shape of (num_windows, Wh*Ww, Wh*Ww...
Transformer对语言的一些特征如sequential，syntax等等都没有预先的inductive bias，因为它的attention是全连接...
由regular window partition模块 和mutil-head self attention模块组成。 W-MSA相比于直接使用MSA主要是为了降低计算量。传统的transformer都是基于全局来计算注意力,因此计算复杂度非常高。但是swin transformer通过对每个窗口施加注意力,从而减少了计算量。attention的主要计算过程如下: ...
Swin Transformer中最重要的模块是基于移动窗口构建的注意力模块,其内部结构如下图所示,包含了一个基于移动窗口的多头自注意力模块(shifted windows multi-head self attention, SW-MSA)和基于窗口的多头自注意力模块(W-MSA),其他的归一化层和两层的MLP与原来保持一致,并使用了GELU激活函数。