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...
CNN之所以能抓住多尺度的特征是因为池化这个操作(能增大每一个卷积核的感受野),因此Swin Transformer也提出了一个类似池化的操作,把相邻的小patch合成一个大的patch。 Swin Transformer最关键的一个设计元素就是移动窗口,使得窗口与窗口之间可以进行交互,再加上之后的patch merging,合并到transformer最后几层的时候每一个...
Attention Mask 我认为这是Swin Transformer的精华,通过设置合理的mask,让Shifted Window Attention在与Window Attention相同的窗口个数下,达到等价的计算结果。 首先我们对Shift Window后的每个窗口都给上index,并且做一个roll操作(window_size=2, shift_size=-1) 我们希望在计算Attention的时候,让具有相同index QK进...
2.层级式结构的好处在于不仅灵活的提供各种尺度的信息,同时还因为自注意力是在窗口内计算的,所以它的计算复杂度随着图片大小线性增长而不是平方级增长,这就使Swin Transformer能够在特别大的分辨率上进行预训练模型,并且通过多尺度的划分,使得Swin Transformer能够提取到多尺度的特征。也因此被人成为披着transformer皮的CNN。
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,也可以使用别的算法,只是该仓库目前仅实现了mask_rcnn和cascade_mask_rcnn) ...
(self.resolution) # 制作mask,张量操作,同样是利用了广播操作 if self.shift_size > 0: H, W = self.resolution img_mask = paddle.zeros((1, H, W, 1)) h_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) w_slices...
5_swintransformer算法原理解析 1-swintransformer整体概述是【Transformer入门三步走】Transformer理论讲解-框架实现-项目实战,2023B站最走心的Transformer教程!的第23集视频,该合集共计103集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
5-mask与编码模块 08:08 6-编码层作用方法 08:41 7-Decoder层操作与计算 07:20 8-输出预测结果 09:01 9-损失函数与预测输出 06:45 第九章 MedicalTransformer论文解读:1-论文整体分析 07:52 2-核心思想分析 11:06 3-网络结构计算流程概述 09:37 4-论文公式计算分析 10:14 5-位置编码的...
为了让图像有层级式的概念,就需要类似池化的操作,在Swin-Transformer中就是 patch Merging的操作 Patch Merging的作用就是将图像的高和宽缩小至原来的 ,将 升为原来的2倍 第一步,隔一个点选取一个数值。然后这样子宽和高就变成原来的 第二步,把分开的patch ,进行通道上的融合,这样子就变成了 ...
2.SwinTransformerBlock结构 (1).img_mask将生成方法 每一个block模块均会生成img_mask方法,如下: 随后会对生成的img_mask做如下变化: mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size)#nW, window_size, window_size, 1mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size *self.window_...