3. Swin Transformer Swin-T 是 ViT 的一大改进: 引入滑动窗口机制, 使得模型能更容易学习到跨窗口信息 引入下采样机制, 使得模型能够在大分辨率图片上训练, 同时节省计算开销 和ViT 的比较图: Swin-T 的整体结构与基本流程其实现的基本处理流程如下:
论文名称:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 原论文地址:arxiv.org/abs/2103.1403 参考视频:12.1 Swin-Transformer网络结构详解_哔哩哔哩_bilibili 参考博客:Swin-Transformer网络结构详解_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客_swin transformer 1.网络结构 2.1 和ViT的比较 首先比较一下Swi...
从零开始逐模块实现经典网络Swin Transformer(默认参数为Swin-T) CverZhao 3枚 BML Codelab 2.2.2 Python3 中级计算机视觉深度学习 2022-04-10 11:55:16 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 V1 2022-04-13 21:26:14 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮...
VIT, SWIN-transformer这两个模型的performance足以证明transformer在CV上的有效性。其实不只是普通的CV分类...
针对上述两个问题,我们提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transformer。 其中滑窗操作包括不重叠的local window,和重叠的cross-window。将注意力计算限制在一个窗口中,一方面能引入CNN卷积操作的局部性,另一方面能节省计算量。 Swin-T和ViT 在各大图像任务上,Swin Transformer都具有很好的性能。
VIT:自然语言中使用Transformer,需要将自然语言编码成特征向量,最后输入到使用Multi-Head Attention组织的网络中。 在图像中,就是利用卷积网络进行特征提取,从而将图像编码成特征向量,最后输入到使用Multi-Head Attention组织的网络中。 Swin-Transformer:这个网络好像没有像VIT中一样,用到了很多的cnn结构??
构建在移动窗口上的Swin-Transformer架构分别比构建在滑动窗口上的Swin-T、Swin-S和Swin-B快4.1/1.5...
The architecture of a Swin Transformer (Swin-T) Patch Merging 经过Patch Merging后,feature map的高和宽会减半,深度会加倍 Swin Transformer block Swin Transformer is built by replacing the standard multi-head self attention (MSA) module in a Transformer block by a module ...
首先在图像分类任务中,可以看到这一架构大幅超越了先前基于transformer的DeiT架构,与最先进的卷积模型相比也实现了速度与精度的平衡。值得注意的是下表中的卷积模型来自于架构搜索,而这里使用的基础型Swin-Base则还有很大的提升空间。 同样在目标检测任务中,本文提出的架构不仅超过了DeiT,同时也大幅优于各种基于卷积的先进...
如Swin-T:concat为Patch Partition和Patch Merging操作,4×4表明高和宽变为原来的1/4,96-d表示输出通道为96维。下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头数为3,其他的都类似。需要注意的是,在堆叠Swin Transformer Block时,含SW-MSA的块和含W-MSA的块...