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,...
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。
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...
转换为num_windows*B, window_size, window_size, C,其中num_windows = H*W / window_size / window_size。然后resize 到num_windows*B, window_size*window_size, C进行attention。源码如下: defwindow_partition(x,window_size):""" Args: x: (B, H, W, C) window_size (int): window size Retu...
的常用backbone:SwinTransformer。该算法主要是为了提取 图像特征 ,并将图像特征转为Transfomer的(seq_len, batch_size, hidden_dim)的形式。 SwinTransformer 算法核心:该算法与VIT的不同点在于分块的思想, VIT是将图像分为一个个小patch,认为每一个patch都是序列中的医院,在整图的维度上做self-attn,由于图像分辨...
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。
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): ...
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...
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 ...
我们将Swin Transformer最核心的模块制作成了SwinT接口,使用形式类似Conv2D。首先,这极大的方便了开发者们进行网络模型的编写,尤其是要自定义模型架构时,并混合使用Conv2D和SwinT;然后,我们认为SwinT接口的内容非常简单并且高效,因此这个接口短期内将不会过时,可以拥有时效性上的保证;最后,我们真实地对该接口进行了测试,...