(3)和VIT一样,秉持着一个patch就是一个token的原则,我们可以把数据输入到Swin Transformer中了。Swin Transformer具体的样子在(b)中已绘制出来,我们放在后文细谈。经过Swin Transformer block的处理,我们得到输出结果,其尺寸为56*56*96,对应着演示图中stage1的输出结果 (4)好,现在我们进入Stage2了,这时我们要做一...
今天我们要介绍的Swin Transformer(Shifted Window Transformer)和VIT一样,也是一个采用Transformer架构做图像预训练的模型,但得益于一系列改进操作,它在各类数据集上(尤其是分割、检测这样的预测密集型任务上)的效果都要优于VIT。但效果上有所提升的背后代价是:它对NLP和CV任务的统一能力下降了。这一点我们会在正文中...
Swin Transformer模块将Transformer模块中的多头自注意力(MSA)替换为基于windows或shifted window的多头自注意力,其他层保持不变。如图3b所示,对于连续的Swin Transformer模块,前一个使用基于window的MSA模块,后一个使用基于shifted window的MSA模块,然后都是接一个带GELU非线性激活的两层MLP,每个MSA模块和每个MLP都...
Swin Transformer模块将Transformer模块中的多头自注意力(MSA)替换为基于windows或shifted window的多头自注意力,其他层保持不变。如图3b所示,对于连续的Swin Transformer模块,前一个使用基于window的MSA模块,后一个使用基于shifted window的MSA模块,然后都是接一个带GELU非线性激活的两层MLP,每个MSA模块和每个MLP都...
层次化结构:SwinTransformer通过分层次的方式对图像进行分解和编码,使得模型能够逐层提取图像的局部特征,从而在保证性能的同时降低了计算复杂度。 基于图的注意力机制:传统的Transformer模型采用基于窗口的注意力机制,而SwinTransformer则引入了基于图的注意力机制,使得模型在处理大规模图像时能够更加高效地利用信息。
在 Swin Transformer 论文公开没多久之后,微软官方也在GitHub上开源了代码和预训练模型,涵盖图像分类、目标检测以及语义分割任务。 近日,该团队又提出一种升级版 SwinTransformer V2。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf 通常来讲,Transformer 适用于扩展视觉模型,但它还没有像 NLP 语言模型那样得到广泛...
论文代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer Introduction 长期以来,计算机视觉建模一直由卷积神经网络(CNN)主导。从AlexNet在ImageNet中的革命性表现开始,通过更大的规模、更广泛的连接以及更复杂的卷积形式逐级演变出越来越强大的CNN架构。另一方面,自然语言处理(NLP)网络架构的演变则采取了不同的路径...
论文代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer Introduction 长期以来,计算机视觉建模一直由卷积神经网络(CNN)主导。从AlexNet在ImageNet中的革命性表现开始,通过更大的规模、更广泛的连接以及更复杂的卷积形式逐级演变出越来越强大的CNN架构。另一方面,自然语言处理(NLP)网络架构的演变则采取了不同的路径...
Swin Transformer有多强？！目标检测在COCO上刷到58.7 AP（目前第一）实例分割在COCO上刷到51.1 Mask AP（目前第一）语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU（目前第一）论文: https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 最近Transformer的文章眼花缭乱，但是精度和...
1. 配置swin-transformer 1.1 下载swin-transformer代码 git clone https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git cd Swin-Transformer-Object-Detection pip install -r requirements.txt python setup.py develop 1.2 环境配置(结合后面的看,这个会出现apex安装的问题) ...