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...
Swin Transformer Block模块是Swin Transformer的一个核心模块,如图4所示,一个Swin Transformer Block由两个连续的Transformer Block所组成,其中W-MSA是基于窗口的多头自注意力机制,而SW-MSA是基于移动窗口的多头自注意力机制,即图2所示的左和右两张窗口注意力机制图。一个Swin Transformer Block的结构为: Swin~Transfor...
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 网络结构 Transformer 在视觉上的问题: 如果图像尺寸变化大,性能不稳定,时好时坏 在像素点多的图像上,全局注意力计算...
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。
Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。 并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。 编码组件部分由一堆编码器(encoder)构成(论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处,你也可以尝试其他数字)。解码组件部分也是由相同数...
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...
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...
一、Swin Transformer的诞生背景 1.1 VIT的缺陷 1.2 Swin Transformer的改进 二、Swin Transformer的整体架构 三、Patch Merging 四、W-MSA与SW-MSA 4.1 W-MSA 4.2 朴素SW-MSA 4.3 环状SW-MSA 4.4 Masked Attention 4.5 复习Swin Transformer Block 五、窗口attention计算量分析 ...
YOLOv8改进版:融入Swin Transformer的新特性解析 最近在做实验,需要改进YOLOv8,去网上找了很多教程都是充钱才能看的,NND这对一个一餐只能吃两个菜的大学生来说是多么的痛苦,所以自己去找代码手动改了一下,成功实现YOLOv8改进添加swin transformer,本人水平有限,改得不对的地方请自行改正。
我们首先提出了一种patch对齐的随机屏蔽策略。图像块是视觉transformer的基本处理单元,在完全可见或完全屏蔽的块级别上操作屏蔽非常方便。对于Swin Transformer,我们考虑不同分辨率级的等效patch尺寸,4×4。∼32×32,默认采用32×32,为最后一级补丁大小。对于ViT,我们采用32×32作为默认屏蔽patch大小。