class SwinTransformerBlock(nn.Module): r""" Swin Transformer Block. Args: dim (int): Number of input channels. input_resolution (tuple[int]): Input resulotion.num_heads(int): Number of attention heads. window_size (int): Window size. shift_size (int): Shift size for SW-MSA. mlp_rat...
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_...
7.分层计算(执行后续的Block) 8.输出层 Swim Transformer是特为视觉领域设计的一种分层Transformer结构。Swin Transformer的两大特性是滑动窗口和层级式结构。 1.滑动窗口使相邻的窗口之间进行交互,从而达到全局建模的能力。 2.层级式结构的好处在于不仅灵活的提供各种尺度的信息,同时还因为自注意力是在窗口内计算的,所...
Swin Transformer Block (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...
代码如下: PatchEmbed 输出为:[2,96,200,200] 之后将其展平,通过 x = x.flatten(2).transpose(1, 2) 输出为:[2,40000,96] 接下来将介绍如下结构: BasicLayer( (blocks): ModuleList( (0): SwinTransformerBlock( (norm1): LayerNorm((96,), eps=1e-05, elementwise_affine=True) ...
1.1.2 Swin Transformer Block 下面我们来看下上面图中对应的Transformer Blocks是什么样子, 如下图所示。 Swin Transformer Block 上图的两个组合是串联而成的Block,对于左边为基于窗口的注意力计算W-MSA(multi-head self attention modules with regular),对于右边为窗口滑动后重新计算注意力SW-MSA(multi-head self...
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...
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。
实际代码中采用conv2d(kernal_size=4, stride=4)实现 将每个patch看作token,长度为H/4*W/4的patch序列即可作为经典transformer的标准输入 2.2 linear embedding 乘以嵌入矩阵后patch/token序列size变为[H/4*W/4, C] 2.3 Swin Transformer Block Swin Transformer Block = Window MSA (W-MSA) + Shift Window ...