Swin Transformer的基础架构示意图 Swin Transformer中最重要的模块是基于移动窗口构建的注意力模块,其内部结构如下图所示,包含了一个基于移动窗口的多头自注意力模块(shifted windows multi-head self attention, SW-MSA)和基于窗口的多头自注意力模块(W-MSA),其他的归一化层和两层的MLP与原来保持一致,并使用了GELU...
其实Swin Transformer的很多思想和CNN有异曲同工之处,它利用了视觉信号的好的先验,它的网络架构中也采用了层次化(hierarchy)、局部化(locality)、平移不变性(translation invariance)。我们知道CNN可以进行多尺度,层级化的特征提取,主要代表为YOLOV3的FPN网络。在Swin Transformer中,我们也可以看到不同的下采样尺度,它的...
Swin Transformer只针对单个Local Window计算Self-Attention,并且每个Localwindows的大小是固定的,因此它的计算复杂度与输入图片大小是线性关系; 不同层Layer之间类似于Pooling的Patch-Merging操作以及同层内的Local Window shift操作,使得Swin Transformer也具备类似于FPN的局部和全局的多尺度对象的建模能力。 Overall Architect...
提出了一种shifted window移动窗口的方法,其解决了1.若以像素点为单位的VIT,其序列过长问题,2.并且可以通过窗口交互的方法来变相实现全局的transformer,3.减小了计算复杂度,其复杂度随图片大小而线性增长,而不是像传统的VIT为平方级增长。 传统的VIT将图片打成一个一个的patch,一般是16 x 16个patch,从始至终代...
如图左边所示,Swin Transformer 刚开始的下采样率是4倍,然后变成了8倍、16倍,之所以刚开始是4×的,是因为最开始的 patch 是4乘4大小的,一旦有了多尺寸的特征信息,有了这种4x、8x、16x的特征图,那自然就可以把这些多尺寸的特征图输给一个 FPN,从而就可以去做检测了 ...
层次化特征图:Swin Transformer 构建层次化的特征图,从较小的补丁开始,逐渐合并相邻补丁,这种层次化设计使其能够灵活地处理不同尺度的视觉任务。 特征金字塔网络(FPN)和U-Net:Swin Transformer 可以方便地利用这些高级技术进行密集预测任务,如语义分割。 3.窗口偏移策略: ...
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。
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
swin transformer目标检测预处理 摘要: 全卷积的单阶段目标检测器(FCOS),以按像素预测的方式来解决目标检测,类似于语义分割。几乎所有最新的物体检测器(例如RetinaNet,SSD,YOLOv3和Faster R-CNN)都依赖于预定义的anchor box。相反,我们提出的检测器FCOS不含anchor boxes,也不含proposal boxes。通过消除预定义的anchor ...
Swin Transformer神经架构搜索生成对抗网络中国是纺织品出口大国,织物疵点检测是纺织品质量管控中的重要环节,有效的自动织物疵点检测方法可以提高产品的质量,提升企业竞争力.基于目标检测的织物疵点方法是一个热门研究方向,然而由于织物纹理的复杂性和疵点的多样性,通用的目标检测算法在疵点检测上效果不佳,识别精度不高....