由dim = embed_dim * 2 ** i_stage可知,经过每个stage之后的维度变成C、2C、4C、8C 对应下图: 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 rang...
更新:完整的block实现放在github了,包括了vit以及swin_single_block以及完整的swin,看完记得给star~~ GitHub - USTC-MrHang/Vision_Transformer_model at mastergithub.com/USTC-MrHang/Vision_Transformer_model.git importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpdefwindow_partition(x,window_size):B,H,W,C=x...
层次性:从上图可以看到,Image经过Patch Partition传入,经过多个stage,其中每个stage中分别对其进行Patch Mergeing和Swin Transformer Block的处理,在此过程中Size的大小不断减少,同时通道数不断地增加,这就是该结构体现的层次性。 局部性:神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域,而不过度在意图像中相隔较远...
查询原因:pytorch的版本1.5.0支持,pytorch1.6.0不支持了,需要改相应代码,我选择把pytorch的版本换掉了。 操作前: 操作后: tensor发生了变化,图片本身没有变化。 Resize 参数: def __init__(self, size, interpolation=Image.BILINEAR): 1. interpolation=Image.BILINEAR BILINEAR解释: 双线性插值(Bilinear interpola...
然后都是重复堆叠Swin Transformer Block注意这里的Block其实有两种结构,如图(b)中所示,这两种结构的不同之处仅在于一个使用了W-MSA结构,一个使用了SW-MSA结构。而且这两个结构是成对使用的,先使用一个W-MSA结构再使用一个SW-MSA结构。所以你会发现堆叠Swin Transformer Block的次数都是偶数(因为成对使用)。
Swin Transformer Block是Swin Transformer的核心部分,首先明确Swin Transformer Block的输入输出图片维度是不发生变化的。图中的x2表示,Swin Transformer Block有两个结构,在右侧小图中,这两个结构仅有W-MSA和SW-MSA的差别,这两个结构是成对使用的,即先经过左边的带有W-MSA的结构再经过右边带有SW-MSA的结构。
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源码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer Swin Transformer整体结构 Swin Transformer模型整体结构如下图所示：Swin Transformer 可以看到，Swin Transformer由四个类似的stage构成，每个stage里面都有若干个Swin Transformer block。假设输入图像维度为HxWx3，按照ViT的基本思路，先对其进行分块 (patch ...
Swin Transformer blockSwin-Transformer是通过将Transformer块中的标准多头自注意(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块(如第3.2节所述)构建的,其他层保持不变。如图3(b)所示,Swin Transformer block由一个基于移位窗口的MSA模块组成,接着是两层MLP,两层MLP之间是GELU非线性。在每个MSA模块和每个MLP之前应用LayerNorm(LN...
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。