整体来说,Swin Transformer先由小patch开始,再到深层融合邻居patch信息。并且self-attention只用在不相邻的大窗口(就是shift window,Swin的全称)内,窗口之间并没有overlap。 Swin-Transformer作为一个适合与视觉任务,特别是适合稠密预测(检测、分割)的backbone而出现,它可以结合众多的检测方法。在此之前,有ViT以及它的改...
他们发现随机深度(Stochastic Depth)方案可独立提高性能,而dropout无论是单独还是与随机深度相结合,都会损耗性能。 不同图像块大小和不同transformer的性能比较发现: 增加图像块的大小会导致图像的表示更粗糙,但会产生处理速度更快的小序列。 减少图像块大小是一个强大的改进方式,不用引入任何参数!但需要在较长的序列上...
swin-Transformer Stage中的Block和Patch Merging被封装到BasicLayer模块中,具体代码如下: class BasicLayer(nn.Module): def __init__( self, dim,depth, num_heads, window_size=7,mlp_ratio=4.0,qkv_bias=True,qk_scale=None,drop=0.0,attn_drop=0.0,drop_path=0.0,norm_layer=nn.LayerNorm,downsample=...
BasicLayer与SwinTransformer Block的区别在于:BasicLayer是多个SwinTransformer Block class BasicLayer(nn.Module): """ A basic Swin Transformer layer for one stage. Args: dim (int): Number of feature channels depth (int): Depths of this stage. num_heads (int): Number of attention head. window_...
stochastic_depth_prob=sd_prob, norm_layer=norm_layer, ) ) 其中,window_size=[7, 7] 可以看出,不同之处仅在于shift_size。当i_layer=偶数时,shift_size=[0,0],否则等于[w // 2,w // 2] 下面我们进入block的内部,看看他的定义 SwinTransformerBlock ...
3. depth:表示Transformer的深度,即它由几个Transformer block组成。这个参数的大小会影响模型的复杂度,一般情况下,depth越大,模型的复杂度也就越大。 4. num_heads:表示每个Transformer block中multi-head attention的head数。这个参数的大小会影响模型的多头注意力机制的复杂度,一般情况下,num_heads越大,模型的表现...
如下图所示,Swin Transformer的核心模块就是黄色部分,我们需要将这个部分制成一个通用的SwinT接口,使得更多熟悉CNN的开发者将Swin Transformer应用到CV领域的不同任务中。这么做的价值有两点:1、Swin Transformer自身的能力强大,这个接口将不会过时。①实现超大尺寸整张图片的全局注意力运算所需要的超级计算单元短时间...
YOLOv8改进版:融入Swin Transformer的新特性解析 最近在做实验,需要改进YOLOv8,去网上找了很多教程都是充钱才能看的,NND这对一个一餐只能吃两个菜的大学生来说是多么的痛苦,所以自己去找代码手动改了一下,成功实现YOLOv8改进添加swin transformer,本人水平有限,改得不对的地方请自行改正。
transformer里除去self-attention,存在一个two-stage的隐性Conv(由non-overlap projection 和 mixer组成)...
一个Stage的Swin Transformer层: In [25] class BasicLayer(nn.Layer): """ A basic Swin Transformer layer for one stage. Args: dim (int): Number of input channels. input_resolution (tuple[int]): Input resolution. depth (int): Number of blocks. num_heads (int): Number of attention hea...