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1、获取代码和预训练模型 从https://github.com/microsoft/Swin-Transformer下载代码，然后放到本地。然后...
相比于基于Transformer的特征提取网络(如ViT或DeiT),SwinTransformer展现出了明显的性能优势,然而相比于当前最优的卷积网络,在相同计算量下其性能优势不那么明显。 此外,图3-4也显示了,SwinTransformer需要大规模数据的预训练(这也是Transformer系列方法的基本需求)才能取得更优的效果(+4%~5%)。 图3-1 ImageNet-1K分...
论文名称:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 原论文地址: https://arxiv.org/abs/2103.14030 开源代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 思想概述 Swin Transformer的思想比较容易理解,如下图所示,ViT(Vision Transformer)...
Swin Transformer:将卷积网络和 Transformer 结合 网络结构 层次化设计 Swin Transformer 块 W-MSA、SW-MSA 环状SW-MSA 前置知识:ViT:视觉 Transformer 论文地址:https://arxiv.org/abs/2106.13230 代码地址:https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer ...
以上图例来自Swin Transformer github issue,由一作绘制得出,它非常直观地展现出了掩码attention的计算过程。我们可以将其和4.3中做完环状移动窗口后的图对比来看。先看Window0,在这个窗口中,patch没有任何拼接处理(左图),因此它不需要做任何掩码操作,可以正常做attention。右图中window0的颜色为全黑,意味着无需任何掩码...
论文地址: https://arxiv.org/abs/2103.14030作者单位: MSRA源码地址: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer0 前言作为ICCV 2021的Best paper,Swin-Transformer作为一种通用骨干网络,在图像分类、…
论文名称:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows原论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030开源代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 思想概述 Swin Transformer的思想比较容易理解,如下图所示,ViT(Vision Transformer)的思想是将图片分成16x16大小的patch,每个patch进...
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 1. 论文信息 原文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030 官网地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 2. 网络框架 2.1 swim VS vit 从图中可以得到,Swin相较于ViT的区别在于:Swim模型的特征图具有层次性,随着特征层加深,特征...
This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows" on Object Detection and Instance Segmentation. - SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection