今天我们要介绍的Swin Transformer(Shifted Window Transformer)和VIT一样,也是一个采用Transformer架构做图像预训练的模型,但得益于一系列改进操作,它在各类数据集上(尤其是分割、检测这样的预测密集型任务上)的效果都要优于VIT。但效果上有所提升的背后代价是:它对NLP和CV任务的统一能力下降了。这一点我们会在正文中...
因此,Swin Transformer借鉴了CNN的很多设计理念以及其先验知识:小窗口内算自注意力(认为同一个物体会出现在相邻的地方,因此小窗口算自注意力其实是够用的,而全局自注意力实际上有一些浪费资源)。CNN之所以能抓住多尺度的特征是因为池化这个操作(能增大每一个卷积核的感受野),因此Swin Transformer也提出了一个类似池化的...
Swin-Unet采用纯Transformer结构的U-型网络。如上图所示,主要有编码器,bottleneck, 解码器和skip connections。采用Swin Transformer 模块作为基本的结构。具体来说,每张待分割的图像划分为4×4大小的patch。因此每个patch的维度为4×4×3=48,之后采用linear embedding layer 被映射为任意的维度(表示为C)。转化后的pat...
Swin Transformer Embedding UNet for Remote Sensing Image Semantic Segmentation 来自 Semantic Scholar 喜欢 0 阅读量: 1538 作者:X He,Y Zhou,J Zhao,D Zhang,R Yao,Y Xue 摘要: Global context information is essential for the semantic segmentation of remote sensing (RS) images. However, most ...
然后,特征图开始输入到stage1,stage1中linear embedding将path特征维度变成C,因此变成了H/4×W/4×C。然后送入Swin Transformer Block,在进入stage2前,接下来先通过Patch Merging操作,Patch Merging和CNN中stride=2的1×1卷积十分相似,Patch Merging在每个Stage开始前做降采样,用于缩小分辨率,调整通道数,当H/4×W...
在CNN架构中,我们会对输入数据做尺寸变化,在模型的每一层输出不同大小的特征图(例如常见的UNet架构),以此教会模型探查出不同大小的实体。但是VIT由于追求和NLP任务保持一致性,它每一层的patch数量和patch大小都保持不变。这就使得VIT在分割、检测这样预测密集型的任务上注定存在弱势。
Specifically, the task of 3D brain tumor semantic segmentation is reformulated as a sequence to sequence prediction problem wherein multi-modal input data is projected into a 1D sequence of embedding and used as an input to a hierarchical Swin transformer as the encoder. The swin transformer ...
同样的道理,有了这些多尺寸的特征图以后,也可以把它扔给一个 UNET,然后就可以去做分割了 所以这就是作者在这篇论文里反复强调的,Swin Transformer是能够当做一个通用的骨干网络的,不光是能做图像分类,还能做密集预测性的任务。 第四段主要就开始讲 Swin Transformer一个关键的设计因素---移动窗口的操作,如下图...
.在in Linear Embedding 中,将拉长的向量映射为其长度的两倍,并进行full concatenation,以避免特征压缩。在Swin-transformer块中,窗口大小被设置为7,heads of self-attention数被设置为3。我们在Swin-transformer块之后添加了一个Unpatch Partition operation,这是一个reciprocal operation with Patch Partition ,使得输出...
主要讲述CNN-based methods 、Vision transformers 、Self-attention/Transformer to complement CNNs 三个方面内容 3 Method 3.1 Architecture overview Swin-Unet由编码器、瓶颈、解码器和跳过连接组成,其基本单元是SwinTransformer。 编码器: 在转化成Sequence Embedding之前,将输入的图片切成4×4大小的patch,每个patch的...