dim = embed_dim * 2 ** i_stage for i_layer in range(depths[i_stage]): ... 其中,depths=[2, 2, 6, 2];embed_dim=96=C 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...
EMBED_DIM: 96 表示第一个stage中隐藏层的通道数。 DEPTHS: [ 2, 2, 6, 2 ] 表示每个 stage 中 Swin Transformer Block 的个数。 swinv2_tiny的网络结构如下图所示: Swin Transformer Block 结构如下图所示: 其中W-MSA 和 SW-MSA 分别是包含常规窗和滑动窗的多头自注意力结构。上述结构图来源于Swin-Tr...
Feature Map的Resulotion降低1/2(4 * 4),维度升高(4 * embed dim)。 这里Transformer Block * 6,就是将上面讲的步骤循环了6次,算6次的attention。下面讲讲Swin Transformer Block里面是什么。 Swin Transformer Block Swin Transformer Block 可以看到,每个Block由2部分组成,W-MSA(Window Based Multi-Head Atten...
输入:x # (Batch, seq_len, embed_dim) 输出:x # (Batch, seq_len, embed_dim) 2.5 SwinBackbone 这里我们给出SwinTransformer BackBone的全部流程 将预处理后的图片(B,H,W,C)的图片利用PatchEmbed(见2.1节)得到(B,SeqLen,Hidden)的tensor 过4个SwinLayer,每过一个SwinLayer都将swinlayer的输出过一个...
self.embed_dim = embed_dim self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) if norm_layer is not None: self.norm = norm_layer(embed_dim) else: self.norm = None def forward(self, x):
Swin Transformer整体外部变换过程 def forward_raw(self, x): """Forward function.""" x = self.patch_embed(x) Wh, Ww = x.size(2), x.size(3) if self.ape: # interpolate the position embedding to the corresponding size absolute_pos_embed = F.interpolate(self.absolute_pos_embed, size=(...
在Swin Transformer中,输入图像会被分成若干个patch,每个patch会被看做一个序列,然后送入Transformer中进行处理。patch_size越大,每个序列中的元素个数就越少,模型的计算量也就越小。 2. embed_dim:表示每个patch被嵌入到Transformer中的维度。这个参数的大小会影响模型的容量,一般情况下,embed_dim越大,模型的容量...
基于Swin Transformer 的图像恢复网络.输入:img_size(int|tuple(int)):输入图像的大小,默认为64*64.patch_size(int|tuple(int)):patch 的大小,默认为1.in_chans(int):输入图像的通道数,默认为3.embed_dim(int):Patch embedding 的维度,默认为96.depths(tuple(int)):Swin Transformer 层的深度.num_heads(tu...
embed_dim (int): Number of linear projection output channels. Default: 96. norm_layer (nn.Module, optional): Normalization layer. Default: None """def__init__(self,img_size=224,patch_size=4,in_chans=3,embed_dim=96,norm_layer=None):super().__init__()img_size=to_2tuple(img_size...
基于SwinTransformer的肺炎诊断模型 一、项目介绍 二、数据集介绍 三、模型的选择 四、数据预处理 五、SwinTransformer模型的建立 PatchEmbed的定义 Mlp层的建立 Window Parition W-MSA原理图 SW-MSA原理图 SwinTransformerBlock的建立 Partch Merging 将SwinTransformerBlock和partch_Merging合并---BasicLayer SwinTransforme...