最后得到7x7x768不想VIT有一个CLS token,而是类似卷积神经网络用了以后global average polling全局池化操作,取平均拉直,变为1. 最后作者提到了Swin transformer的几个变体,分别为Swin Tiny,Swin small,Swin base,Swin large。Swim tiny的计算复杂度与ResNet50差不多,Swin small的计算复杂度与ResNet101差不多。这些...
这也就意味着这里的每一个 patch,也就是每一个 token, 它自始至终代表的这个尺寸呢都是差不多的。 它每一层的这个 Transformer block 呢,看到这个token的尺寸 都是这个16倍下采样率, 16倍、16倍下采样率。虽然它可以通过这种全局的自注意力操作, 达到这个全局的建模能力。 但是它对多尺寸特征的这个把握呢,...
而Swin Transformer的challenge是多层次的调用会造成非常大的计算开销,且在目前来看,送入Transformer的向量长度是不现实的,因此提出了窗口的概念,为了更好地吸收相邻像素的邻近特征,还提出了滑动窗口的概念,而提出滑动窗口带来了新的challenge,即滑动后的窗口大小不一,且计算开销翻两倍不止,所以又提出了七巧板拼接的方式去...
而且为了和卷积神经网络保持一致,Swin Transformer这篇论文并没有像 ViT 一样使用 CLS token,ViT 是给刚开始的输入序列又加了一个 CLS token,所以这个长度就从196变成了197,最后拿 CLS token 的特征直接去做分类,但 Swin Transformer 没有用这个 token,它是像卷积神经网络一样,在得到最后的特征图之后用global av...
而且不只是维度上在和CNN保持一致,其为了和CNN保持一致,甚至没有使用ViT中的 CLS token。 总之就是将ViT设计成层级式的结构(Patch Merging),为了减少复杂度,所以又提出了基于窗口和移动窗口的自注意力机制(右边的block) 神奇的掩码方式 我们从上面那个斜着移动半个大小的窗口可以看出,这样子移动得到的窗口会将原本的...
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 论文用的是2021 8月17日的版本。 Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,这一篇论文是继Vit之后的Transformer在CV领域的巅峰之作。
swin-transformer使用窗口和分层的方式。为了把结果做的比较好,第一层用很细粒度的token,在后面的层里为了提高效率,开始进行token的合并。经过每一层合并,token的数量会越来越少,计算量也会相对的减少。 token数量逐渐降低,就像卷积网络中feature map逐渐减小的过程。swin-transformer其实就是模拟了CNN的过程,随着层次的...
Vision Transformer(ViT) 模型及其变体在许多核心视觉任务上获得了最先进的结果。继承自NLP的原始ViT首先将输入图像拆分为Patch,同时配备一个可训练类 (CLS)Token,该Token附加到输入Patch Token。接下来,Patch在 NLP 应用程序中的处理方式与Token相同,使用自注意力层进行全局信息通信,最后使用输出CLS Token进行预测。
创建了强大的Baseline,沿着2个轴提高pooling attention:使用分解的位置距离将位置信息注入Transformer块;通过池化残差连接来补偿池化步长在注意力计算中的影响。上述简单而有效的改进带来了更好的结果; 将改进的MViT结构应用到一个带有特征金字塔网络(FPN)的Mask R-CNN,并将其应用于目标检测和实例分割; ...
整个前向传播过程走完了之后,可能有读者问,swin transformer如何做分类呢?它为了和CNN保持一致,没有像ViT在输入序列上加一个用于最后分类的CLS token,而是在得到最后的特征图之后,用了一个golbal average polling(即全局池化)的操作,直接把[7,7,768]中的7✖️1取平均并拉直成1,使得最终的维度变成[1,768] ...