1. Swin Transformer 的基本结构 Swin Transformer 采用了分层结构，每一层有一个固定大小的窗口，通过窗口内的自注意力计算特征。Swin Transformer 的主要模块包括：Patch Partition：将输入图像划分为不重叠的Patch。Linear Embedding：将每个Patch映射到一个高维向量空间。Swin Transformer Block：窗口化的多头自注意力（...
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 block就是将Transformer block中标准的多头自注意力模块 (Multihead Self-Attention, MSA) 替换为基于窗口的多头自注意力模块 (W-MSA)或者基于移动窗口的多头自注意力模块(SW-MSA),保持其他部分不变,如下图所示。 两种Swin Transformer block图示 这两种Swin Transformer block在网络的整体架构中是接...
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...
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。
Swin Transformer Block 这是最核心的模块,可以看出四个stage的重复个数依次为2 2 6 2,都是偶数 这是有原因的,原因就是,这两个块必须接连依次出现。 各个stage的维度变化分析 我们来看一下和维度有关的代码 class SwinTransformer(nn.Module): def __init__(...): ...
除了Patch Merging模块,接下来便是Swin Transformer Block模块了,这才是重头戏,其主要包含LayerNorm,Window Attention(W-MSA),Shifted Window Attention(SW-MSA)和MLP模块。为方便对整个架构的理解,我们先从外部梳理一遍其具体变换: Swin Transformer整体外部变换过程 ...
Swin Transformer Block:此模块是 Transformer 中使用 Shifted Window 的多 ATTENTION 模块,具有一致性;Swin Transformer 模块中包含一个 MSA(多头 Attention)模块 SHIFTED WINDOW,之后是 2 层 MLP,接着将 Layernorm 层添加至各 MSA 模块与各 MLP 层内,而后是剩余连接。
2、Swin Transformer Block 这是这篇论文的核心模块。 如何解决计算量随着输入尺寸的增大成平方倍的增长? 抛弃传统的transformer基于全局来计算注意力的方法,将输入划分为不同的窗口,分别对每个窗口(window)施加注意力。 仅仅对窗口(window)单独施加注意力,如何解决窗口(window)之间的信息流动?交替使用W-MSA和SW-MSA模...
2.SwinTransformerBlock结构 (1).img_mask将生成方法 每一个block模块均会生成img_mask方法,如下: 随后会对生成的img_mask做如下变化: mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size)#nW, window_size, window_size, 1mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size *self.window_...