第一步就是把图片分割成 patch,在 Swin Transformer 里,它的 patch size 是4*4,所以说它经过 patch partition 进行分割(成 patch 之后,得到图片的尺寸是56*56*48,(56就是224/4,因为 patch size 是4,向量的维度48,因为4*4*3,3 是图片的 RGB 通道 )2...
SwinTransformer会将小patch组成稍微大一点的大patch(12*12个小patch为一个大patch), 大patch内部做self-attn,这样就减小了显存占用,提升了运行效率。同时为了获取图像的全局特征,swin-Transformer会每两个Block做一次shift操作,导致奇数层和偶数层组大patch的方式不一样,通过多层堆叠,从而得到全局特征。从结果来看,Swin...
Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉信号先验引入到普通的Transformer编码器架构中,包括层次结构...
img_size = to_2tuple(img_size) # -> (img_size, img_size) patch_size = to_2tuple(patch_size) # -> (patch_size, patch_size) patches_resolution = [img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1]] self.img_size = img_size self.patch_size = patch_size self....
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 ...
Swin Transformer整体外部变换过程 def forward_raw(self, x): """Forward function.""" x = self.patch_embed(x) Wh, Ww = x.size(2), x.size(3) if self.ape: # interpolate the position embedding to the corresponding size absolute_pos_embed = F.interpolate(self.absolute_pos_embed, size=(...
实际代码中采用conv2d(kernal_size=4, stride=4)实现 将每个patch看作token,长度为H/4*W/4的patch序列即可作为经典transformer的标准输入 2.2 linear embedding 乘以嵌入矩阵后patch/token序列size变为[H/4*W/4, C] 2.3 Swin Transformer Block Swin Transformer Block = Window MSA (W-MSA) + Shift Window ...
然后就是通过四个Stage构建不同大小的特征图,除了Stage1中先通过一个Linear Embeding层外,剩下三个stage都是先通过一个Patch Merging层进行下采样(后面会细讲)。然后都是重复堆叠Swin Transformer Block注意这里的Block其实有两种结构,如图(b)中所示,这两种结构的不同之处仅在于一个使用了W-MSA结构,一个使用了SW...
Swin-Transformer训练自己的数据集 前言 一、虚拟环境搭建 1.下载代码 2.相关库安装 3.环境测试 二、制作自己的数据集 1.样本准备 2.调试代码 总结 前言 Swin-Transformer精度较高,但其对显卡要求同样较高,我的是RTX2070,8G显存,当设置crop size为512512时,batchsize设置为2,才不会报OOM。当crop size为102410...
探索Swin Transformer中window-size和patch-size的区别,本文将深入剖析技术细节与实现路径。论文与代码的详细信息如下:论文地址:arxiv.org/abs/2111.0988...代码地址:GitHub - microsoft/Swin-Transformer: This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using...