在前面的章节中,我们学习了SwinTransformer的整体框架,其主要由Patch Merging模块与SwinTansformer Block模块组成, Patch Embedding 在输入进Swin Transformer Block前,需要将图片切成一个个 patch,然后嵌入向量。 具体做法是对原始图片裁成一个个window_size*window_size的窗口大小,然后进行嵌入。 这里可以通过二维卷积层,...
Swin Transformer的主要思想是把建模能力很强的transformer和视觉信号的先验联系起来,这些先验具有层次性、局部性和平移不变性,具体做法是用shifted window来建立分层特征图,有了分层特征图就可以用FPN/Unet等结构去做密集预测的任务,而且计算量与图片尺寸成正比。 作为Swin Transformer的重要设计,shifted window有两个含义,...
右边是Swin Transformer Block结构图,这是两个连续的Swin Transformer Block块,一个是W-MSA,一个是SW-MSA,也就是说根据Swin的Tiny版本,图中的Swin Transformer Block块为[2, 2, 6, 2],相对应的attention为:stage1 W-MSA-->SW-MSA – stage2 W-MSA-->SW-MSA – stage3 W-MSA-->SW-MSA-->W-MSA-...
也就是说,一个SwinTransformerBlock是包括Window multi-head self attention (W-MSA),和一个Shifted Window multi-head self attention(SW-MSA)。这两个模块唯一区别是,前者是不shifted,后者是shifted,因此在代码实现时候,可以通过控制shift_size来实现,如果是0,那么就不shifted了。只要理解SW-MSA,那么也就理解W-MS...
从代码的角度: 在微软亚洲研究院提供的代码中,是将Patch Merging作为每个 Stage 最后结束的操作,输入先进行Swin Transformer Block操作,再下采样。而最后一个 Stage 不需要进行下采样操作,之间通过后续的全连接层与 target label 计算损失。 code for Architecture # window_size=7 # input_batch_image.shape=[128...
针对第二个问题，在每一个模块(Swin Transformer Block)中，Swin Transformer通过特征融合的方式(PatchMerging，可参考卷积网络里的池化操作)每次特征抽取之后都进行一次下采样，增加了下一次窗口注意力运算在原始图像上的感受野，从而对输入图像进行了多尺度的特征提取，使得在CV领域的其他密集预测型任务上的表现也是SOTA。
⾸先给出论⽂中的Swin Transformer架构图左边是Swin Transformer的全局架构,它包含Patch Partition、Linear Embedding、Swin Transformer Block、Patch Merging四⼤ 部分,这四⼤部分我们之后会进⾏详细的介绍 右边是Swin Transformer Block结构图,这是两个连续的Swin Transformer Block块,⼀个是W-MSA,⼀个是SW...
这与Transformer 类似,由于 MLP 层遵循窄 -> 宽 -> 窄设计,MLP 中的第二个稠密层将输入的特征扩展了四倍。 class BottleNeckBlock(nn.Module): def __init__( self, in_features: int, out_features: int, expansion: int = 4, stride: int = 1, ...
Swin来自于Shifted Windows(移动窗口)也是Swin Transformer的主要创新点。Swin Transformer实现了Vision Transformer像卷积神经网络一样,也能够分成几个block,也能做层级式的特征提取,从而导致提出来的特征具备多尺度的概念。 通俗的说,Swin Transformer采用很巧妙的方式来处理大型图像,它会把图像分成许多小块,然后分别处理这...