核心的SwinTransformer Block是两个一组构成的。前后两个Transformer Block中,除了注意力机制以外,其他的部分都和原版的Transformer是一样的。在注意力部分,第一个块是按窗口的注意力,第二个块是经过移位的窗口注意力。这样做的目的是,第二个块中的每一个窗口都会与第一个块中的四个相邻的窗口有交集,从而改善窗口...
每一个BasicLayer由不同层数的SwinTransformerBlock组成。具体的层数以及每一层包含的SwinTransformerBlock定义在configs文件夹对应的.yaml文件中,参数名称为depths,选择swin_tiny_patch4_window7_224.yaml配置的参数进行后续的说明。 该配置文件中,depths = [2,2,6,2],即总共包含4个BasicLayer层,每个BasicLayer层包含...
在Swin Transformer Block中,最重要的莫过于Window Attention(W-MSA)与Shifted Window Attention(SW-MSA)传统的Transformer都是基于全局来计算注意力的,因此计算复杂度十分高。而Swin Transformer则将注意力的计算限制在每个窗口内,进而减少了计算量。其计算公式如下: 主要区别是在原始计算Attention的公式中的Q,K时加入...
Vision Transformer就是把图片打成 patch,因为ViT里用的 patch size 是16*16的,所以说这里的16 ×,也就意味着是16倍的下采样率,这也就意味着每一个 patch,也就是每一个 token,自始至终代表的尺寸都是差不多的;每一层的Transformer block 看到token的尺寸都是16倍下采样率。虽然它可以通过这种全局的自注意...
Swin,其实就是Shifted Win dows的意思,即使用一个滑动窗口的ViT工作。 相对来说,ViT只是证明了Transformer在图片分类领域的效果非常好,但是Swin Transformer,则将这个东西推广到了CV的方方面面,告诉大家,不管什么任务,都用Transformer就好了,而确实这个模型在CV领域已经大杀四方。
上图是两个连续的Swin Transformer Block。一个Swin Transformer Block由一个带两层MLP的shifted window based MSA组成。在每个MSA模块和每个MLP之前使用LayerNorm(LN)层，并在每个MSA和MLP之后使用残差连接。2 Shifted Window based MSA 上图中红色区域是window，灰色区域是patch。W-MSA将输入图片划分成不重合的...
Swin Transformer Block是该算法的核心点,它由窗口多头自注意层 (window multi-head self-attention,W-MSA) 和移位窗口多头自注意层 (shifted-window multi-head self-attention, SW-MSA)组成,如图所示。由于这个原因,Swin Transformer的层数要为2的整数倍,一层提供给W-MSA,一层提供给SW-MSA。
swin transformer block:基于7✖️7个小patch的小窗口计算自注意力 好在swin transformer引入了基于窗口的自注意力机制,而每个窗口默认只有七七四十九个patch,所以序列长度就只有49了,也就解决了计算复杂度的问题 stage 2patch mergeing(很像lower level任务中很常用的一个上采样方式:pixel shuffle) patch mergeing...
Swin Transformer第一层的patch size是4*4,也就是每个token只对应原图中4 pixel*4 pixel大小的一小块。一个Transformer block会对每个token自己进行全连接(pixel级的处理),另外小patch之间会通过attention机制连接,这样就可以在低层的每个window中,捕获局部的、较为精细的信息了 (勉强答下,后面还是要老师回答) 2022...