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...
然后应用几个具有改进自注意力计算的Transformer块,这些块保持token的数量(\frac{H}{4} \times \frac{W}{4})与linear embedding一起成为stage 1。 stage 2-4为了产生分层表示,随着网络的深度增加,通过patch emerging层减少token的数量,第一个patch emerging层将每组2x2个相邻的patch合并起来,并再4C的通道上应用...
而CNN通常更关注于相邻像素之间的关系,将Transformer和CNN结构的网络进行对比,就能发现Transformer网络预测的高程值与语义类别有着更强的相关性,且可以学习到比CNN更有效的上下文,这说明单个像素点的高程值与整张图像中大部分像素点都有关系。
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 的作者在设计相对位置编码的时候也考虑到了节约计算资源,首先,通过如下代码生成一个可学习的 relative positional embedding table。 relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) 也就是对于每一个 atte...
.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...
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。
Swin Transformer Embedding UNet for Remote Sensing Image Semantic Segmentation 来自 Semantic Scholar 喜欢 0 阅读量: 1355 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 ...
SwinTransformerBlock: shift_size<windowsize<imput_resolution< p=""> windowattention:class WindowAttention(nn.Module):def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.):super().__init__()self.dim = dimself.window_size = wind...
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...