swin transformer借鉴了很多卷积神经网络的设计理念以及其先验知识。1.为减小序列长度在小窗口内计算自注意力,只有窗口大小固定自注意力的计算复杂度就是固定的,整张图的计算复杂度就会随图片大小呈线性增长关系,即图片尺寸增大X倍,窗口数量就增加X倍,计算复杂度就增加X倍,运用卷积神经网络局部性的先验知识,2.对于获取...
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...
“masked multi-head self-attention”生成decoder 输入每一个word对应的representation作为query，这个query...
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。
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。
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...
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...
所以此时作者就又提出了maskedMSA。以5号和3号窗口为例子：太晚了肝不动了，明天完善一下。
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...
针对上述两个问题,我们提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transformer。 其中滑窗操作包括不重叠的local window,和重叠的cross-window。将注意力计算限制在一个窗口中,一方面能引入CNN卷积操作的局部性,另一方面能节省计算量。 在各大图像任务上,Swin Transformer都具有很好的性能。