第二步linear embeding:将向量维度变为预先设定好的值即transformer可以接受的值,这个超参数就是C.这里C为96,所以通过Linear embeding后输出尺寸就变为56x56x96,56x56就会拉直变为3136的序列长度,最后变为3136x96,96就是每个token的向量的维度。但3136对于transformer太长了,就通过基于窗口的自注意力计算,每个窗口...
首先比较一下Swin-Transformer和ViT的不同之处 Swin Transformer使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法(Hierarchical feature maps),比如特征图尺寸有对图像下采样4倍的,8倍的以及16倍的,这样的backbone有助于在此基础上构建目标检测,实例分割等任务。而在之前的Vision Transformer中是一开始就直接下采样16倍,后面的...
以下展示了Swin Transformer的模型参数,分为四中不同规模:Tiny、Small、Base、Larger。 如Swin-T:concat为Patch Partition和Patch Merging操作,4×4表明高和宽变为原来的1/4,96-d表示输出通道为96维。下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头数为3,其他的...
Swin Transformer的基础架构示意图 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...
以下展示了Swin Transformer的模型参数,分为四中不同规模:Tiny、Small、Base、Larger。 如Swin-T:concat为Patch Partition和Patch Merging操作,4×4表明高和宽变为原来的1/4,96-d表示输出通道为96维。下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头数为3,其他的...
微软亚洲研究院升级了 Swin Transformer,新版本具有 30 亿个参数,可以训练分辨率高达 1,536×1,536 的图像,并在四个具有代表性的基准上刷新纪录。 在不久之前公布的 ICCV 2021 论文奖项中,来自微软亚洲研究院的研究者凭借论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows》斩获 ICCV 2021...
首先下载Swin-Transformer的源码,在PyCharm中创建针对Swin-Transformer算法的虚拟环境。此处不再多说。 2.相关库安装 在PyCharm中创建好虚拟环境后,并打开Terminal,会自动进入虚拟环境,之后执行命令会将库安装在虚拟环境中。安装requirement.txt中所需的库,自动安装的话有时候版本会出现问题。如PyTorch需要1.6.0,且需要...
In recent years the transformer-based models have been applied to computer vision and obtained remarkable success but they still have shortcomings such as poor small target recognition ability and insufficient local feature extraction ability. To make up for these defici...
Swin Transformer是 ICCV 21的最佳论文,它之所以能有这么大的影响力主要是因为在 ViT 之后,Swin Transformer通过在一系列视觉任务上的强大表现 ,进一步证明了Transformer是可以在视觉领域取得广泛应用的 Swin Transformer是3月份传到 arxiv上的,4月份代码库就放出来了,紧接着5月12号又放出来了自监督版本的Swin Transfor...
不使用预训练模型:swin_base_patch4_window7_224_in22k,一共训练10轮,结果如下: 通过上面几个实验可以看出,swin Transformer的效果还是很不错的,特别是使用了预训练模型后。 我也在swin transformer的代码中尝试加上可学习的位置编码,发现效果较之前也有一定的提升,如下: ...