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,...
创建Swin Transformer Block时的入参 前面已经说了,Block有两种,并且是有前后顺序并同时出现的。 他们的不同之处,就在于红框中的东西,那么我们就要研究一下入参有什么区别。 对应代码为: for i_layer in range(depths[i_stage]): ... stage.append( block( dim, num_heads[i_stage], window_size=window_...
再输入到Swin Transformer Block模块,简称STB模块,它包括LayerNorm、Window Attention、Shifted Window Attention和MLP组成。Swin Transformer Block交替使用窗口多头自注意层(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)模块。W-MSA实现输入特征划分成...
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,...
(1)first block W-MSA MLP (2)second block SW-MSA Patch Merging 三、Supplement Relative Position Bias 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 本文一共分为三个部分,首先介绍Swin Transformer的整体架构,随后会介绍每个模块的作用,中间会穿插...
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。
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 在Stage的block中,含有同时包含Window Attention和Shifted Window Attention的layer。具体Swin Transformer Block代码实现如下: In [30] class SwinTransformerBlock(nn.Layer): r""" Swin Transformer Block. Args: dim (int): Number of input channels. input_resolution (tuple[int]): Inpu...
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。