提出了一种shifted window移动窗口的方法,其解决了1.若以像素点为单位的VIT,其序列过长问题,2.并且可以通过窗口交互的方法来变相实现全局的transformer,3.减小了计算复杂度,其复杂度随图片大小而线性增长,而不是像传统的VIT为平方级增长。 传统的VIT将图片打成一个一个的patch,一般是16 x 16个patch,从始至终代...
如果需要reverse cyclic shift的话只需把参数shifts设置为对应的正数值。 Attention Mask 我认为这是Swin Transformer的精华,通过设置合理的mask,让Shifted Window Attention在与Window Attention相同的窗口个数下,达到等价的计算结果。 首先我们对Shift Window后的每个窗口都给上index,并且做一个roll操作(window_size=2, ...
图(b)描绘了Swin Transformer block做的事情:输入数据先正常在窗口范围内做attention(W-MSA, W表示Window),然后经过LN和MLP一系列模块后,又做了一次移动窗口的attention(SW-MSA, SW表示Shifted Window),然后才是最终的输出结果。因此你可以发现演示图中的block都是偶数的。因为两个相连的block要依次完成W-MSA和SW-...
然后是stage2阶段，根据Swin Transformer层次化设计的思想，stage2中先用了一个patch mergeing操作，将输入特征图按照2x2的相邻的patches进行合并，再经过两个连续的Swin Transformer block，输出维度就变成了H/8 x W/8 x 4C，然后用一个线性embedding将4C压缩为2C，所以stage2最后的输出维度为H/8 x W/8 x 2...
cyclic shift之后,batched window和regular window数量保持一致,极大提高了Swin Transformer的计算效率。这一部分比较抽象复杂,不好理解,等代码开源了再补上。 感谢Smarter交流群小伙伴的补充说明。 三、实验结果 放一些实验结果,感受一下Swin Transformer对之前SOTA的降维打击。
cyclic shift之后，batched window和regular window数量保持一致，极大提高了Swin Transformer的计算效率。这一部分比较抽象复杂，不好理解，等代码开源了再补上。3 实验结果 放一些实验结果，感受一下Swin Transformer对之前SOTA的降维打击。图像分类碾压：目标检测碾压：语义分割碾压：4 总结 网络架构设计是以CNN为主好...
(3)还原shift 6.PatchMerging 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。
3. Transformer Block 3.1 window 3.2 Cyclic-shift 1. Patch Partition & Patch Embedding 1.1 Patch Partition 首先将输入的图像 [H,W,3] ,切割成patches ,每个Patch大小是[4,4,3],比如一张[3,224,224]大小的图像,会被分成 224/4 * 224/4 = 3136个patch 。这样图像的维度变成 [224/4,224/4,4*4...
因为每次都是先做一次基于窗口的自注意力,再做一次基于移动窗口的自注意力,所以整体流程的图里Transformer Block的数量都是偶数(2、2、6、2)。 为了提高移动窗口的计算效率,作者使用了掩码,以及使用的是相对位置编码而非绝对位置编码。 对于上图而言,虽然已经做到了窗口之间的相互通信,但经过一次移动后从四个窗口变...
从 Swin Transformer 网络的整体框架图我们可以看到，首先将输入图像 I 输入到 Patch Partition 进行一个...