Swin Transformer最核心的设计就是shifted window(shift of the window partition),shift是在连续两个self-attention layer之间执行的,shift操作让原本相互独立的windows之间有了交互(bridge the windows of the preceding layer),从而大大提升了模型建模能力(modeling power) shifted window把自注意力计算限制在了不重叠的...
Swin Trans的一个关键设计是它在连续的self-attention layer之间shift the window部分,如图2所示。 说一下图上的策略:一个窗口内的所有querypatchs(patch指特征图上的一个像素点)共享相同的key set,这方便了硬件的内存访问。相比之下,早期基于slide窗口的self-attention方法[33,50]在一般硬件(大概指早期设备的算力...
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（Window-based Multi-head Self Attention, W-MSA）和Shifted Window MSA。Patch Merging Layer：将相邻Patch特征合并，减少分辨率的同时增加通道数。2. Swin ...
如图3b所示,对于连续的Swin Transformer模块,前一个使用基于window的MSA模块,后一个使用基于shifted window的MSA模块,然后都是接一个带GELU非线性激活的两层MLP,每个MSA模块和每个MLP都有LayerNorm(LN)层和一个残差连接。 Shifted Window based Self-Attention 标准的Transformer架构及其在图像分类的应用都进行全局...
Swin Transformer的一个关键设计元素是它在连续的自注意层之间的窗口分区的移动(its shift of the window partition between consecutive self-attention layers),如图2所示。移动的窗口桥接了前一层的窗口(The shifted windows bridge the windowsof the preceding layer),提供了它们之间的连接,显著增强了建模能力(见表...
# 定义残差块# 每个残差块会对输入图片做三次卷积，然后跟输入图片进行短接# 如果残差块中第三次卷积输出特征图的形状与输入不一致，则对输入图片做1x1卷积，将其输出形状调整成一致class BottleneckBlock(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_channels, num_filters, stride, resolution, ...
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): def __init__(...): super().__init__() ... # absolute position embedding ...
他们的区别在于decoder在self-attention以后多了一层encoder-decoder attention layer。因此，...
self-attention（MSA）模块替换为基于移动窗口，其它层保持不变。Swin Transformer由一个基于移位窗口的MSA...
除了Patch Merging模块,接下来便是Swin Transformer Block模块了,这才是重头戏,其主要包含LayerNorm,Window Attention(W-MSA),Shifted Window Attention(SW-MSA)和MLP模块。为方便对整个架构的理解,我们先从外部梳理一遍其具体变换: Swin Transformer整体外部变换过程 ...