post-norm 就是把之前通用ViT中的Transformer block中的Layer Norm层从Attention层前面挪到后面,这么做的好处就是计算Attention之后会对输出进行归一化操作,稳定输出值 cosine similarity ViT中Transformer block计算Attention是采用dot(Q,K)的操作,在Swin V2中将其替换为了cosine(Q,K)/τ,τ是可学习参数,block之间不共...
通过扩展模型容量和分辨率,Swin Transformer v2.0在四个具有代表性的基准上均刷新了纪录,证明了视觉大模型在广泛视觉任务中的优势:在 ImageNet-V2 图像分类任务上 top-1 准确率为84.0%;在 COCO 物体检测任务上为63.1/54.4 box/mask mAP;在 ADE20...
我使用PyTorch对基于Swin Transformer V2阶段输出(im0、im1、im2、im3、im4 )的自定义解码器模型进行实现和训练。对一个图像进行预处理,该图像最初以PIL图像的形式存在,然后转换为来自预训练的Swin Transformer V2模型阶段的im0、im1、im2、im3、im4张量。 class Up_Linear(nn.Module): def __init__(self,...
之后针对的就是 q / k 向量相乘后的情况,因为要经过一个 Softmax 函数,实际上大部分值小的向量就会变为 0 或者很小值,在最后根本不会起作用。这其实也是一些 Transformer 提出创新点的地方,比如哈希 Attention 啊,Linformer 啊,可以链接到我那个多姿多彩专栏: 但是毕竟 Swin 节约显存的方式是两个窗口局部 Attent...
Swin Transformer属于一阶段还是二阶段目标检测还是 二阶段目标检测算法,概述:最新几年的论文都是在单阶段、Transform上进行发掘提升,基本上2020-2021年二阶段论文全军覆没,这篇博文也是总结2016-2019年的发展,最后一篇CenternetV2比较特殊,不能完全算作传统意义的二
VGG:用于大规模图像识别的超深度卷积网络 06:08 ResNet:用于图像识别的深度残差学习 07:52 U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 08:03 Transformer:注意力就是你所需要的一切 31:18 BERT:深度双向Transformer的预训练语言理解 13:02 GPT1:通过生成式预训练提高语言理解能力 02:38 GPT2:化繁为简,构建了GPT系...
1. 论文和代码地址 Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 论文地址:https://arxiv...
Swin-T与ViT之间的区别 从 Swin Transformer 网络的整体框架图我们可以看到,首先将输入图像 I 输入到 ...
提出了三种主要技术:1) 残差后范数法结合余弦注意提高训练稳定性; 2) 一种对数间隔连续位置偏差方法,用于有效地将使用低分辨率图像预先训练的模型传输到具有高分辨率输入的下游任务;3) 一种自我监督的预训练方法SimMIM,用于减少对大量标记图像的需求。通过这些技术,本文成功地训练了一个30亿参数的Swin Transformer V2...