Swin Transformer的主要思想是把建模能力很强的transformer和视觉信号的先验联系起来,这些先验具有层次性、局部性和平移不变性,具体做法是用shifted window来建立分层特征图,有了分层特征图就可以用FPN/Unet等结构去做密集预测的任务,而且计算量与图片尺寸成正比。 作为Swin Transformer的重要设计,shifted window有两个含义,...
Swin Transformer的主要思想是把建模能力很强的transformer和视觉信号的先验联系起来,这些先验具有层次性、局部性和平移不变性,具体做法是用shifted window来建立分层特征图,有了分层特征图就可以用FPN/Unet等结构去做密集预测的任务,而且计算量与图片尺寸成正比。 作为Swin Transformer的重要设计,shifted window有两个含义,...
Swin Transformer是由微软亚洲研究院在今年公布的一篇利用transformer架构处理计算机视觉任务的论文。Swin Transformer 在图像分类,图像分割,目标检测等各个领域已经屠榜,在论文中,作者分析表明,Transformer从NLP迁移到CV上没有大放异彩主要有两点原因:1. 两个领域涉及的scale不同,NLP的token是标准固定的大小,而CV的特征尺...
相较于 TransUNet,去掉CNN编码,用 Swin Transformer 来代替原先的 ViT,将 UNet 全部结构都换成 Swin Transformer。因而,基于 Swin Transformer 的Swin-UNet就应运而生。 提出Swin-UNet 的论文为 Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation,由慕尼黑工业大学、复旦和华为于2021年5月提出。
Patch Embedding 这一个block是为了能将图片打成需要尺寸的patches,并将其嵌入到向量中,这样的好处是能缩减图像的resolution,使得后续尺寸能够位于transformer硬件所能容纳的尺寸内。 工作过程如Fig.1所示: Fig.1 The process of patch embeding 代码如下: import torch import torch.nn as nn class PatchEmbed(nn....
Unet和Swin-Unet都是语义分割模型,网络结构都是一个类似于U型的编码器-解码器结构。前者是2015年提出的经典模型,全使用了卷积/反卷积操作;后者将这些操作全部改为Transformer。 Unet 网络结构 左侧相当于编码器,右侧相当于解码器。左右各四个Stage。编码器进行四轮卷积(RELU)-池化操作,解码器进行四轮卷积-上采样操作...
ST-UNet constitutes a novel dual encoder structure of the Swin transformer and CNN in parallel. First, we propose a spatial interaction module (SIM), which encodes spatial information in the Swin transformer block by establishing pixel-level correlation to enhance the feature representation ability ...
Linear embedding 下面用Paddle代码逐步讲解Swin Transformer的架构。 以下代码为Linear embedding的操作,整个操作可以看作一个patch大小的卷积核和patch大小的步长的卷积对输入的B,C,H,W的图片进行卷积,得到的自然就是大小为 B,C,H/patch,W/patch的特征图,如果放在第一个Linear embedding中,得到的特征图就为 B,96...
SwinTransformer_tinier_patch4_window7_224 num_classes: 16 pretrained: https://paddleseg.bj.bcebos.com/paddleseg3d/synapse/abdomen/swinunet_abdomen_224_224_1_14k_5e-2/swinunet_pretrained.zip type: SwinUNet optimizer: momentum: 0.9 type: sgd weight_decay: 0.0001 test_dataset: dataset_json_path:...
接三个Stage,每次先经过Patch Merging下采样,在行方向和列方向上间隔2选取元素(对应Unet里的卷积用来降低分辨率),然后经过两个Swin Transformer块。但是代码里的实现并不是按照图示这样分割的,它是将Patch Partition, Linear Embedding放在了前面开头,然后以“两个Swin Transformer块+Patch Merging”作为一个BasicLayer,将...