接下来主要讲讲Swin Transformer中最重要的模块：SW-MAA(Shifted Window Multi-head Attention)。Patch是...
每个Swin Transformer block由一个基于移位窗口的MSA模块构成,且后接一个夹有GeLU非线性在中间的2层 MLP。LayerNorm(LN)层被应用于每个MSA模块和每个MLP前,且一个残差连接被应用于每个模块后,即非重叠的局部窗口中计算自注意力,其以不重叠的方式均匀地划分图像得到各个窗口。 移位运算 从\lceil \frac h M \r...
3.2. Shifted Window based Self-Attention 3.3. Architecture Variants 4. Experiments 5. Conclusion 之前的研究方向主要是NLP,最近因为接触多模态,对遗忘的CV知识还需要进一步的巩固 本篇文章跳过过多的废话,从源码角度更直观的理解Swin Transformer,很多人看完论文或者一些讲解,对于代码的编写以及整体的流程还是懵...
暂不考虑mask的情况,剩下就是跟transformer一样的softmax,dropout,与V矩阵乘,再经过一层全连接层和dropout Shifted Window Attention 前面的Window Attention是在每个窗口下计算注意力的,为了更好的和其他window进行信息交互,Swin Transformer还引入了shifted window操作。 左边是没有重叠的Window Attention,而右边则是将...
swin transformer 目标检测 目标检测attention Abstract 尽管由于特征金字塔的设计在目标检测方面取得了重大进展,但在复杂场景中检测低分辨率和密集分布的小目标仍然具有挑战性。为了解决这些问题,我们提出了注意特征金字塔网络,这是一种名为AFPN的新特征金字塔架构,它由三个组件组成,以增强小目标检测能力,具体而言:动态纹理...
通过仔细的画图分析才终于搞懂Swin-Transformer的shifted-window self-attention的算法和背后原理,上次读到这么令人兴奋的论文还是3年前,敬请期待Swin-Transformer的解读文章。 发布于 2021-03-30 23:24 赞同20 分享收藏 写下你的评论... 2 条评论 默认 最新 huxiao64 画图用什么软件呢 2023-06...
而Block具体结构如右图所示,主要是LayerNorm,MLP,Window Attention和Shifted Window Attention组成 (为了方便讲解,我会省略掉一些参数) 代码语言:javascript 复制 classSwinTransformer(nn.Module):def__init__(...):super().__init__()...# absolute position embeddingifself.ape:self.absolute_pos_embed=nn.Par...
最近,谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers,主要用于生成分割MaskTransformer架构的扩展。 该解决方案采用像素路径(由卷积神经网络或视觉Transformer组成)提取像素特征,内存路径(由Trans...
Local Attention是什么? 2020 年的 ViT 横空出世,席卷了模型设计领域,铺天盖地的各种基于 Transformer 的结构开始被提出,一些在卷积神经网络中取得成功的先验知识,如 local operation、多尺度、shuffled 等等各种操作和 inductive bias 被引入 Transformer 之中。其中比较成功地将 local operation 引入 ViT 当中,利用 sh...
通过上表可以看出,Neighborhood Attention的复杂度和内存消耗和Swin相同。 3.2 Neighborhood Attention Transformer NAT通过使用2个连续的3×3卷积(stride=2)来嵌入输入,进而产生输入空间大小1/4的输入。这类似于使用patch和4×4 patch的嵌入层,但它使用的是重叠卷积而不是非重叠卷积。