2.1.Patch Embedding 在Swin Transformer中,Patch Embedding负责将输入图像分割成多个小块(patches),并将这些小块的像素值嵌入到一个高维空间中,形成适合 Transformer 处理的特征表示。在传统的卷积神经网络(CNN)中,卷积操作可以用来提取局部特征。在Swin Transformer中,为了将输入图像转化为适合 Transformer 模型处理的 pat...
下面,通过embedding合并来减少patch的数量,第一个patch合并层将每组2*2patch的特征相拼接,所以patch的维数从C变为了4C.此时patch的数量从(H/4)*(W/4)变为了(H/8)*(W/8)。即减小了4倍,通过线性映射后,patch维数从4C变为2C.之后用Swin transformer进行特征变换,分辨率保持不变。这一步的patch合并与Swintrans...
代码中Patch Embedding的输出是 ,并不是直接的 。 需要做归一化后,才能变成 这样子的格式。 2.2 Patch Merging 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...
ViT(vision transformer)是Google在2020年提出的直接将transformer应用在图像分类的模型,后面很多的工作都是基于ViT进行改进的。 ViT的思路很简单:直接把图像分成固定大小的patchs,然后通过线性变换得到patch embedding,这就类比NLP的words和word embedding,由于transformer的输入就是a sequence of token embed...
Patch Embedding 在输入进Swin Transformer Block前,需要将图片切成一个个 patch,然后嵌入向量。 具体做法是对原始图片裁成一个个window_size*window_size的窗口大小,然后进行嵌入。 这里可以通过二维卷积层,将stride,kernel_size设置为window_size大小。设定输出通道来确定嵌入向量的大小。最后将 H,W 维度展开,并移动...
在stage1阶段，先对图像patch做一个线性patch embedding，然后是两个连续的Swin Transformer block，特征维度由48变为C，输出特征图大小为H/4 x W/4 x C。然后是stage2阶段，根据Swin Transformer层次化设计的思想，stage2中先用了一个patch mergeing操作，将输入特征图按照2x2的相邻的patches进行合并，再经过两个...
1. Swin Transformer 的基本结构 Swin Transformer 采用了分层结构，每一层有一个固定大小的窗口，通过窗口内的自注意力计算特征。Swin Transformer 的主要模块包括：Patch Partition：将输入图像划分为不重叠的Patch。Linear Embedding：将每个Patch映射到一个高维向量空间。Swin Transformer Block：窗口化的多头自注意力（...
Swin Transformer Block(主要模块): W-MSA:regular window partition和mutil-head self attention SW-MSA:shift window partition和mutil-head self attention Patch Merging 1、Patch Partition 和 Linear Embedding 在源码实现中两个模块合二为一,称为PatchEmbedding。输入图片尺寸为 ...
简介:全网首发,Swin Transformer+FaceNet实现人脸识别 一、 简介 与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同,FaceNet并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习,然后抽取其中某一层作为特征,而是直接进行端对端学习一个从图像到欧式空间的编码方法,然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。
整个Swin Transformer架构，和CNN架构非常相似，构建了4个stage，每个stage中都是类似的重复单元。和ViT类似，通过patch partition将输入图片HxWx3划分为不重合的patch集合，其中每个patch尺寸为4x4，那么每个patch的特征维度为4x4x3=48，patch块的数量为H/4 x W/4；stage1部分，先通过一个linear embedding将输划分后...