为了比较不同的模型容量及其性能,研究人员分别实现了Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base、Swin-Large四种不同的模型,其配置主要区别在于C的维度和每个stage的层数上。 实验分别在图像分类ImageNet-1K、目标检测COCO、和语义分割ADE20K数据集上进行。下面的表格展示了Swin Transformer的强大能力。 首先在图像分类任务中,可...
为了比较不同的模型容量及其性能,研究人员分别实现了Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base、Swin-Large四种不同的模型,其配置主要区别在于C的维度和每个stage的层数上。 实验分别在图像分类ImageNet-1K、目标检测COCO、和语义分割ADE20K数据集上进行。下面的表格展示了Swin Transformer的强大能力。 首先在图像分类任务中,可...
最后作者提到了Swin transformer的几个变体,分别为Swin Tiny,Swin small,Swin base,Swin large。Swim tiny的计算复杂度与ResNet50差不多,Swin small的计算复杂度与ResNet101差不多。这些变体区别在于C的大小,以及layer number大小即里面有几个transform block。 实验: 一:分类 数据集ImageNet-1k,imageNet-22k 两种...
为了比较不同的模型容量及其性能,研究人员分别实现了Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base、Swin-Large四种不同的模型,其配置主要区别在于C的维度和每个stage的层数上。 实验分别在图像分类ImageNet-1K、目标检测COCO、和语义分割ADE20K数据集上进行。下面的表格展示了Swin Transformer的强大能力。 首先在图像分类任务中,可...
为了比较不同的模型容量及其性能,研究人员分别实现了Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base、Swin-Large四种不同的模型,其配置主要区别在于C的维度和每个stage的层数上。 实验分别在图像分类ImageNet-1K、目标检测COCO、和语义分割ADE20K数据集上进行...
为了比较不同的模型容量及其性能,研究人员分别实现了Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base、Swin-Large四种不同的模型,其配置主要区别在于C的维度和每个stage的层数上。 打开网易新闻 查看精彩图片 实验分别在图像分类ImageNet-1K、目标检测COCO、和语义分割ADE20K数据集上进行。下面的表格展示了Swin Transformer的强大能力。
1.1 Transformer的关键里程碑 Tranformer: 在2017年6月,仅基于注意力机制的Transformer首次由谷歌提出,应用于NLP自然语言处理的任务上表现出了良好的性能。 BERT: 在2018年10月,预训练Transformer模型开始在NLP领域中占主导地位。 GPT-3: 在2020年5月,提出一个带有170亿参数的大型Transformer,向通用NLP模型迈出了一大...
本文构建了几个具有不同数量参数和FLOPs的MViT变体,如表1所示,以便与其他vision transformer进行公平的比较。具体来说,通过改变基本通道尺寸、每个阶段的块数以及块中的head数,为MViT设计了5种变体(Tiny、Small、Base、Large和Huge)。 遵循MViT中的pooling attention设计,本文在所有pooling attention块中默认采用Key和...
Swin T(Tiny),S(Small),B(Base),L(Large) • win. sz. 7x7表示使用的窗口(Windows)的大小 • dim表示feature map的channel深度) • head表示多头注意力模块中head的个数 Architecture Variants where C is the channel number of the hidden layers in the first stage. ...
本文构建了几个具有不同数量参数和FLOPs的MViT变体,如表1所示,以便与其他vision transformer进行公平的比较。具体来说,通过改变基本通道尺寸、每个阶段的块数以及块中的head数,为MViT设计了5种变体(Tiny、Small、Base、Large和Huge)。 遵循MViT中的pooling attention设计,本文在所有pooling attention块中默认采用Key和...