图(b)描绘了Swin Transformer block做的事情:输入数据先正常在窗口范围内做attention(W-MSA, W表示Window),然后经过LN和MLP一系列模块后,又做了一次移动窗口的attention(SW-MSA, SW表示Shifted Window),然后才是最终的输出结果。因此你可以发现演示图中的block都是偶数的。因为两个相连的block要依次完成W-MSA和SW-...
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。 因此3 和 6 之间...
第一步 Patch Partition 类似于 ViT中的Patch Embedding,SwinTransformer中的 Patch Size 为4, 通过Patch Partition后,图片尺寸是:2244×2244×(3×4×4) Patch后,就是Linear Embedding,将向量维数转变为Transformer能够接受的输入值(embed_dim),Swin Transformer中为超参数C, 经历过Linear Embedding,维度变为56×56...
接着将这第一个单词作为最下面masked multi-head attention的输入，经过positional-encoding，加上self-att...
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...
Swin Transformer的核心部分就是这个block,如图(b)所示,该block有两种。一种是具有W-MSA的block,另一种是具有SW-MSA的block。 2.3.1 W-MSA W-MSA是一个具有节省计算量的自注意力机制,它将图像以7x7大小分割成多个窗口进行自注意力机制。传统的Multi-head Self-Attention(多头自注意力机制)具有非常大的计算量,...
之后再对四个方块里的每部分做masked self attention就可以得到原来九个区域的self attention结果了。计算完后再将A,B,C移动回去就可以继续下一步操作。 结果 结果来说,swin transformer不仅减少了运算量,而且在众多CV任务上都取得了很大的进步,之后的衍生文章打破了很多SOTA。
一整张图就是一个窗口,即VIT是在整张图的维度上计算attention的。 总体结构和运作 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。层级结构,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍。 整个模型一共主要设计了4个Stage,每个 Stage 都会缩小输入特征的分辨率 ...
而Block具体结构如右图所示,主要是LayerNorm,MLP,Window Attention和Shifted Window Attention组成 (为了方便讲解,我会省略掉一些参数) class SwinTransformer(nn.Module): def __init__(...): super().__init__() ... # absolute position embedding ...
王云鹤博士团队提出了底层视觉大模型IPT,它主要采用大量的数据去做预训练,然后构建了一个共享的视觉Transformer主干,最后只需根据具体底层视觉任务的不同进行微调即可。而在底层视觉模型大压缩方面,王云鹤团队主要提出了三个工作,具体总结如下: 1. PS-ViT:对视觉Transformer中的Patch数进行修剪,降低patch间存在的冗余信息...