在ViT中只是使用了Transformer的Encoder而没有使用Decoder。ViT的问题:它没有考虑文本和视觉信号的不同,它只能做图像分类,对于目标检测和图像分割没有相应的尝试。 Swin Transformer提供了更加通用的基于Transformer的计算机视觉任务的主干网络,并且能应用到多种计算机视觉任务中,如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等...
第二步用transformer的encoder去学习全局特征,帮助后面去检测。 第三步是用decoder去生成很多预测框(固定100个框)。 第四步是把预测框和gt框进行匹配,然后在匹配的框里面(比如说2个)去算目标检测的loss。 推理的时候,前三步相同,推理没有第四步的loss,在最后的输出中,有一个阈值去卡一下输出的置信度,模型保留...
用于重建的decoder在图像和文本任务发挥的角色有区别,从句子中预测单词属于高语义任务,encoder和decoder的gap小,所以BERT的decoder部分微不足道(只需要一个MLP),而对图像重建像素属于低语义任务(相比图像分类),decoder需要发挥更大作用:将高语义的中间表征恢复成低语义的像素值。 现将MAE的核心总结如下: MAE采用encoder...
并设计了一个symmetric Swin Transformer-based decoder with patch expanding layer来执行上采样操作,以恢复特征图的空间分辨率。在对输入和输出进行4倍的下采样和上采样的情况下,对多器官和心脏分割任务进行的实验表明,基于纯Transformer的U-shaped Encoder-Decoder优于那些全卷积或者Transformer和卷积的组合。 2Swin-Unet...
decoder就是Transformer中的decoder,训练时需要encoder-decoder,测试时只需要encoder+MLP(MLP用于微调)。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/439020457 CLIP(预训练模型) CLIP打通了文本和图像之间的联系,是多模态方面的经典之作。 大量的文本-图片 数据对,OpenAI采集了一个总量超过4亿图像-文本对的数据集WIT,尽可...
SwinTransformerBlock也就是整个Swin- Transformer的核心部分,其实现的示意图如下所示,整个SwinTransformerBlock包含两个window Attention(关于Window Attention机制后面会详细说明),其中第一个也就是在每个Window内做Attention操作,但是这样的弊端就是窗口与窗口之间的数据没办法做Attention,这也就无法像ViT一样对全局数据进行...
Transformer模型通常由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,分别用于处理输入序列和生成输出序列。 编码器(Encoder): 多层自注意力机制:编码器通过多个自注意力层,逐层提取输入序列的特征。每一层自注意力机制都能够全局地捕捉序列中的依赖关系。
在本文中,作者提出了Swin-Unet,它是用于医学图像分割的类似Unet的纯Transformer模型。标记化的图像块通过跳跃连接被送到基于Transformer的U形Encoder-Decoder架构中,以进行局部和全局语义特征学习。 2 Swin-Unet架构 3 bottleneck理解 bottleneck简单翻译就是瓶颈层,一般在深度较高的网络(如resnet101)中使用,一般结构如下...
The swin transformer encoder extracts features at five different resolutions by utilizing shifted windows for computing self-attention and is connected to an FCNN-based decoder at each resolution via skip connections. We have participated in BraTS 2021 segmentation challenge, and our proposed model ...
这篇文章让我眼前一亮,他和以往的transformer用在图像分割领域的方法不一样。以往的transformer都是被用在encoder部分的,就是把UNet的encoder用transformer替换一下。再怎么改也跳不出这个范围,就没见过transformer用在decoder的。 论文连接:https://arxiv.org/abs/2105.05537...