mask操作如下图所示,其中的mask可以根据偏移窗口时的偏移量预先得到,是固定的: mask流程图 mask构造分区图 在具体实现中,原文所附代码采用上图所示分区方法,以矩形为单位给对应区域赋上编号,可作差后非零处即为需要mask的地方。上图中浅色框表示原特征图,深色框表示循环偏移后的特征图,由于约定了偏移量必须小于窗...
一、原始Transformer中的mask机制 self-attention,可以理解为:以某一特征 hi 和其它所有特征 hj(j=1,2,...,L) 的相似度作为权重 aij(j=1,2,...,L) ,完成加权平均 Σjaij⋅hj。 在原始Transformer中,我们要处理的是一个长为 L 的一维序列。在某些NLP任务中,比如说机器翻译中译英,一般使用的是Encoder...
CNN之所以能抓住多尺度的特征是因为池化这个操作(能增大每一个卷积核的感受野),因此Swin Transformer也提出了一个类似池化的操作,把相邻的小patch合成一个大的patch。 Swin Transformer最关键的一个设计元素就是移动窗口,使得窗口与窗口之间可以进行交互,再加上之后的patch merging,合并到transformer最后几层的时候每一个...
IGCA如下：每个颜色只关心自己颜色。最终SW-MSA+Mask图如下：最终Mask就是上图所示。阴影部分给的0，不...
4.还原操作window_reverse 5.SW-MSA(Shifted Window) (1)做窗口滑动 (2)mask (3)还原shift 6.PatchMerging 7.分层计算(执行后续的Block) 8.输出层 Swim Transformer是特为视觉领域设计的一种分层Transformer结构。Swin Transformer的两大特性是滑动窗口和层级式结构。
官方地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection 查看源码,发现Swin Transformer并不是作为一套单独的算法进行使用,而是嵌入在mask_rcnn算法中,作为该算法的backbone。(当然,也可以使用别的算法,只是该仓库目前仅实现了mask_rcnn和cascade_mask_rcnn) ...
5_swintransformer算法原理解析 1-swintransformer整体概述是【Transformer入门三步走】Transformer理论讲解-框架实现-项目实战,2023B站最走心的Transformer教程!的第23集视频,该合集共计103集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
2.SwinTransformerBlock结构 (1).img_mask将生成方法 每一个block模块均会生成img_mask方法,如下: 随后会对生成的img_mask做如下变化: mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size)#nW, window_size, window_size, 1mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size *self.window_...
5-mask与编码模块 08:08 6-编码层作用方法 08:41 7-Decoder层操作与计算 07:20 8-输出预测结果 09:01 9-损失函数与预测输出 06:45 第九章 MedicalTransformer论文解读:1-论文整体分析 07:52 2-核心思想分析 11:06 3-网络结构计算流程概述 09:37 4-论文公式计算分析 10:14 5-位置编码的...
1、 修改configs_base_\models\mask_rcnn_swin_fpn.py第54、73行num_classes为自己的类别数 我的类型是4个,所以填写为4 2、运行 python modify.py 修改预训练模型 python .\modify.py --weights mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_1x.pth --num_class 4 --output model_new.pt ...