一、从CNNs迈向Transformer 二、Swin Transformer 1. 基于移动窗口的自注意力模块 2. 网络架构和实验结果 三、Swin Transformer 图像分类应用 配置超参数 准备数据 帮助程序函数 基于窗口的多头自注意力 完整的 Swin Transformer 模型 模型训练和评估 准备tf.data.Dataset 构建模型 CIFAR-100 训练 将Transformer引入视觉...
2. CV比起NLP需要更大的分辨率,而且CV中使用Transformer的计算复杂度是图像尺度的平方,这会导致计算量过于庞大。为了解决这两个问题,Swin Transformer相比之前的ViT做了两个改进:1.引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer 2.引入locality思想,对无重合的window区域内进行self-attention计算。 相比于ViT,Swin...
Swin Transformer 吸收了CNN的locality、translation invariance和hierarchical等优点,形成了对CNN的降维打击。 Swin Transformer改进思路还是源于CNN,Transformer站在巨人的肩膀上又迎来了一次巨大的飞跃,未来Transformer会接过CNN手中的接力棒,把locality、translation invariance和hierarchical等思想继续发扬光大。 Illustrastionby ...
爱芯元智表示,这是因为GPU对于MHA结构(Transformer中的多头注意力机制)计算支持更友好。 而目前的大部分端侧AI芯片由于其架构限制为了保证CNN结构的模型效率更好,基本上对MHA结构没有过多性能优化,因此我们需要修改Swin Transformer的网络结构才能勉强将其部署在端侧—— 一旦修改...
随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)和Transformer各自在图像处理和自然语言处理领域取得了巨大的成功。然而,如何将两者的优势结合起来,一直是研究者们努力探索的方向。近日,Swin Transformer的出现为我们提供了一种全新的思路。 Swin Transformer,顾名思义,是结合了Swin Block和Transformer的一种深度学习模型。其中,Swin...
Swin Transformer2小时精讲,算法解析+源码解 怎么分patch:把原始的输入数据进行卷积得到特征图,把特征图分成每个patch,transformer用窗口去做的。 Patch merge就是下采样,每次对输入特征图进行下采样的时候,会对特征图进行一个翻倍。C变成2C,4C,8C W指的是窗口,M是指多头,两个必须一起用,且先走W-MSA,再是SW...
1、引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer; 2、引入locality思想,对无重合的window区域内进行self-attention计算。 相比于ViT,Swin Transfomer计算复杂度大幅度降低,具有输入图像大小线性计算复杂度。Swin Transformer随着深度加深,逐渐合并图像块来构建层次化Transformer,可以作为通用的视觉骨干网络,应用于图像分...
这里介绍的ConvNeXt就是CNN的一个很好的反击，它在保持CNN结构的基础之上，通过“抄袭”Swin Transformer...
Swin Transformer是对CNN的降维打击...最近朋友和我聊Swin Transformer，说霸榜了各大CV任务的榜单，一搜...
DETR是一种检测框架,它使用Transformer隐式地执行区域proposal和目标定位,而不使用R-CNN。DETR和BoTNet都使用自注意来提高目标检测和实例(或全景)分割的性能。 不同之处在于,DETR在主干网络之外使用Transformer块,其motivation是去掉区域proposal和非极大值抑制以实现更简单的目标检测。BoTNet的目标是提供一个主干网络,因此...