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...
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...
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 def forward_raw(self, x): """Forward function."...
# 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, ...
在图2中,给出了2个连续的Swin Transformer Block。每个Swin Transformer由LayerNorm(LN)层、multi-head self attention、residual connection和2个具有GELU的MLP组成。在2个连续的Transformer模块中分别采用了windowbased multi-head self attention(W-MSA)模块和 shifted window-based multi-head self attention (SW-...
每个Swin Transformer由LayerNorm(LN)层、multi-head self attention、residual connection和2个具有GELU的MLP组成。在2个连续的Transformer模块中分别采用了windowbased multi-head self attention(W-MSA)模块和 shifted window-based multi-head self attention (SW-MSA)模块。基于这种窗口划分机制的连续Swin Transformer ...
code:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 摘要: 作者提出了一个新的vision Transformer,称为Swin Transformer,它可以作为计算机视觉的通用backbone(骨干网络)。在此之前,原生Self-Attention的计算复杂度问题一直没有得到解决,Self-Attention需要对输入的所有N个token计算N 2 大小的相互关系矩阵。而视觉信息的分...
Merging。每一个Swin Transformer Block x2 的意思是由1个W-MSA(Window Multi Self-Attention)和1个...
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...