Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,它之所以有这么大的影响力,是因为在ViT之后,swin transformer凭借在一系列视觉任务上的出色表现,进一步证明了transformer是可以在视觉领域广泛应用的。此外,作者团队也发布了一系列基于swin transformer的工作,比如自监督版本的MoBY、视频领域的video-swin-transformer、应用swin思想的MLP...
如果读者已经知道Swin Transformer的大致架构,想要寻求对相对位置编码的直观理解,可以直接跳到最后一部分。 整体架构 Swin Transformer可以看作是ViT的魔改版本。ViT证明了纯粹的Transformer架构在大规模的预训练上能够很好地适配视觉任务,但是还存在一些问题。其中的一个问题就是,图像的像素数量比文本的token数量要多得多,把...
作者在这里创新性地提出了masked MSA(掩码MSA),也就是上图大括号后面的部分(这个部分上图画得比较粗糙,我们在后文4.4中会给出更详细的说明) 做完masked MSA后,我们再把A、B、C还原回原来的位置,就可以了。 4.4 Masked Attention 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...
然后都是重复堆叠Swin Transformer Block注意这里的Block其实有两种结构,如图(b)中所示,这两种结构的不同之处仅在于一个使用了W-MSA结构,一个使用了SW-MSA结构。而且这两个结构是成对使用的,先使用一个W-MSA结构再使用一个SW-MSA结构。所以你会发现堆叠Swin Transformer Block的次数都是偶数(因为成对使用)。 最...
Masked Attention 计算过程: 左图的 Window0 窗口,patch没有任何拼接处理,因此不需要做任何掩码(masked)操作,可以正常做attention。 右图的 window0 的颜色为全黑,意味着无需任何掩码操作。 左图的 Window2 这个窗口,标号为 3 的来自同一批patch,标号为 6 的来自环状移动过来的另一批patch。
自何恺明MAE横空出世以来，MIM（Masked Image Modeling）这一自监督预训练表征越来越引发关注。但与此同时， 研究人员也不得不思考它的局限性。MAE论文中只尝试了使用原版ViT架构作为编码器，而表现更好的分层设计结构（以Swin Transformer为代表），并不能直接用上MAE方法。于是，一场整合的范式就此在研究团队中上演...
近年来,Transformer[1]在自然语言处理(NLP)领域取得了重要的成果,通过完全的注意力机制引发了NLP领域的全新变革,在之后,bert模型应运而生,成为NLP领域中的重要模型。 同时,注意力的强大性能也引起了其他领域的关注,例如在图像处理领域就根据注意力机制和Transformer模型提出了Vision Transformer(VIT) ...
MAE是由凯明大神提出的,在CV领域中,Masked Autoencoders(MAE)是一种scalable的自监督学习器。MAE方法很简单:我们随机mask掉输入图像的patches并重建这部分丢失的像素。 MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导...
为了解决Shifted Windows后的计算量问题,论文中提出了Cyclic-Shift的方法(如下图所示),并通过Masked MSA来区分不相邻的图像区域。 Attention掩码的可视化效果如下: 图片来源: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer/issues/38 通过Cyclic-Shift的方法和巧妙设计的掩码方法,作者实现了仅用4个Windows一次前向传播...
window分割后,分割的边缘失去了整体信息,网络更多关注window的中心部分,而边缘提供的信息有限,通过重组(一般是在第二个transformer blocks)进行更强的特征提取 代码构造 paddle没有torch一些api,需要自己定义 一部分代码参考timm库:https://github.com/rwightman/pytorch-image-models torch.masked_fill == masked_fill...