但是这个滑窗+Mask的方式确实是太巧妙了。 重点1torch.roll: x = torch.roll(shifted_x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2)), 实现这个图像的移动,简单的小例子: class SwinTransformerBlock(nn.Module): r""" Swin Transformer Block. Args: dim (int): Number of input chann...
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...
在实际代码里,我们是通过对特征图移位,并给Attention设置mask来间接实现的。能在保持原有的window个数下,最后的计算结果等价。 特征图移位操作 代码里对特征图移位是通过torch.roll来实现的,下面是示意图 如果需要reverse cyclic shift的话只需把参数shifts设置为对应的正数值。 Attention Mask 我认为这是Swin Transfo...
在理解了Transformer模型的基本原理后,我们需要进一步探讨SwinTransformer的数学模型。这一章节将详细介绍SwinTransformer中的前馈神经网络、多头自注意力机制、层级结构以及数学公式的推导。 3.1 前馈神经网络(Feed Forward Neural Network) 前馈神经网络是Transformer模型中用于特征增强的关键组件。SwinTransformer中的前馈神经网络...
(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。 1.滑动窗口使相邻的窗口之间进行交互,从而达到全局建模的能力。
1. 本文所用的代码是 mmtetection 库,pytorch 版本的 mask rcnn 代码: 代码连接:https://github.com/open-mmlab/mmdetection 2. 本文所用开发环境: Win10 + RTX 3080 Python=3.8.13 (最新版 python 就可以) CUDA 11.3 + cuDNN 8.2.1(只要和30系列显卡适配就行,版本无要求) ...
之前在看Swin Transformer的时候,发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜,于是想来实践测试一下。 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,...
Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇(一):https://developer.aliyun.com/article/1410617 Shifted Window Attention 前面的Window Attention是在每个窗口下计算注意力的,为了更好的和其他window进行信息交互Swin Transformer不引入了shifted window操作。
Swin Transformer有多强？！目标检测在COCO上刷到58.7 AP（目前第一）实例分割在COCO上刷到51.1 Mask AP（目前第一）语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU（目前第一）论文: https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 最近Transformer的文章眼花缭乱，但是精度和...
一、研究背景 Motivation:ViT的提出证明了在NLP领域中“大杀四方”的Transformer结构同样可以应用于视觉领域...