同时采用对数间隔连续相对位置偏差方法，使模型在不同分辨率的窗口间更有效地传递。
在前面的章节中,我们学习了SwinTransformer的整体框架,其主要由Patch Merging模块与SwinTansformer Block模块组成, 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,...
每个Stage里面包含一个Swin Transformer Block和Patch Merging。每一个Swin Transformer Block x2 的意思是由1个W-MSA(Window Multi Self-Attention)和1个SW-MSA(Shifted Window Multi Self-Attention)组成。x6 顾名思义就是3组W-MSA和SW-MSA组成。 Swin Transformer模型结构2:蓝色都是模型的一些网络结构层。立方体...
文章最后概述了Swin Transformer V2的模型配置与实验结果，强调了其通过扩展容量和分辨率缩小了视觉模型与语言模型之间的差距，促进了两个领域的联合建模。综上所述，本文系统地探讨了Swin Transformer中window-size和patch-size的区别，通过提出和应用创新技术，成功地将模型扩展到30亿参数量，实现了在视觉领域...
针对第二个问题，在每一个模块(Swin Transformer Block)中，Swin Transformer通过特征融合的方式(PatchMerging，可参考卷积网络里的池化操作)每次特征抽取之后都进行一次下采样，增加了下一次窗口注意力运算在原始图像上的感受野，从而对输入图像进行了多尺度的特征提取，使得在CV领域的其他密集预测型任务上的表现也是SOTA。
patch_size patch的大小 (int,或者int的tuple) 默认4 in_chans 输入图片的channel数 默认3 num_classes 图片分类的类别数 默认1000 embed_dim patch embedding的维数 默认96 depths 各swin-transformer层的深度 (int的tuple) num_heads 各swin-transformer层的attention的头数 (int的tuple) window_size 窗口大小 ...
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 ...
在每个Stage里,由Patch Merging和多个Block组成。 其中Patch Merging模块主要在每个Stage一开始降低图片分辨率。 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): ...
其中Transformer Blocks详细结构如下图: 1.得到各Pathch特征构建序列 输入图像数据为(224,224,3),通过卷积得到特征图,特征图分块转成向量,得到每个patch,每个patch带编码。 defforward(self, x): B, C, H, W = x.shape# FIXME look at relaxing size constraintsassertH == self.img_size[0]andW == ...
window_partition是划分,window_reverse是合并 In [4] def window_partition(x, window_size): """ Args: x: (B, H, W, C) window_size (int): window size Returns: windows: (num_windows*B, window_size, window_size, C) """ B, H, W, C = x.shape x = x.reshape([B, H // wind...