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
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...
transformer是采用encoder-decoder架构。论文Attention Is All You Need中给出encoder层是6层encoder堆叠在一起的,decoder是6层decoder堆叠在一起。 分解成一个encoder和一个decoder的话如下: 可以看到一个encoder是由Self-Attention(自注意力机制层)和Feed Forward(前向神经网络层)组成,而decoder比encoder多了一层Encod...
上图包含两个transformer,其实不要觉得复杂,不管是这种结构还是Encoder-Decoder结构,本质上都是计算多头注意力机制,如果你能彻底搞懂本文第一部分的内容,无论结构怎么变,对于你都应该是相当简单。主要组件就是W-MSA、SW-MSA、LN和MLP,所有的transformer结构都是一个多头注意力机制连一个前馈网络MLP,只不过在这两个组...
通过位置编码,Transformer模型能够理解序列中的元素顺序,从而提高模型的性能。 2.4 Encoder与Decoder结构 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...
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 https://blog.csdn.net/weixin_44876302/article/details/121302921 https://blog.csdn.net/weixin_46782905/article/details/121432596 ...
1.2 Transformer的网络结构 和大多数seq2seq模型一样,transformer的结构也是由encoder和decoder组成。 实际上,Transformer是基于Encoder和Decoder的网络架构。最初是被用来解决NLP自然语言处理来提出的,主要是用来的处理seq2seq的任务,例如语言的翻译。它的主要特点是采用了Multi-Head Attention的注意力机制以及Encoder和Decod...
Each encoder layer of SwinE-UNet3+ uses two consecutive Swin Transformer blocks to extract features, especially long-range features in images. Patch Merging is used for down-sampling between encoder layers. The decoder uses Conv2DTranspose to perform progressive up-sampling and uses convolution ...
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...
1. Swin Transformer Encoder: This module extracts hierarchical features from the input image. It comprises multiple stages of Swin Transformer blocks, which use self-attention and shifted window techniques to efficiently capture both local and global dependencies. 2. U-Net Decoder: The decoder recover...