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...
swin transformer是按照window size内的小方格计算的,比如上图中的windows size=4,也就是每4*4个tokens(红色框)之间计算self-attention,这里注意,计算self-attention的输入tokens的数量和维度都不变换,因此输出特征图依旧是16*16*embed_dim。 实现起来,大体上来看和之前文章讲的一样,每一个window是里面做tokens之间...
self.embed_dim=embed_dim self.proj=nn.Conv2d(in_chans,embed_dim,kernel_size=patch_size,stride=patch_size)ifnorm_layerisnotNone:self.norm=norm_layer(embed_dim)else:self.norm=Nonedefforward(self,x):B,C,H,W=x.shape# FIXME look at relaxing size constraintsassertH==self.img_size[0]andW...
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...
在输入进Swin Transformer Block前,需要将图片切成一个个 patch,然后嵌入向量。 具体做法是对原始图片裁成一个个window_size*window_size的窗口大小,然后进行嵌入。 这里可以通过二维卷积层,将stride,kernel_size设置为window_size大小。设定输出通道来确定嵌入向量的大小。最后将 H,W 维度展开,并移动到第一维度。这里...
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...
self.embed_dim = embed_dim self.proj = nn.Conv2d(in_c, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) #定义卷积 self.norm = norm_layer(embed_dim) if norm_layer else nn.Identity() def forward(self, x): _, _, H, W = x.shape ...
class SwinTransformer(nn.Module): def __init__(...): super().__init__() ... # absolute position embedding if self.ape: self.absolute_pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches, embed_dim)) self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_rate) ...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
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...