一、Vision Transformer参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer二、Swin-Transformer同上,参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transfor…
若干个使用Swin Transformer 的Stage(stage2-4)。这里模仿了经典卷积网络backbone的结构,在每个Stage都将feature map(对应到Vit就是Patch或Token的个数)变成原来的四分之一。这是通过简单地将2*2patch合并成一个来完成的。同时,用Swin Transformer替代了原来的标准Transformer,主要变化如下 用M*M大小的窗口自注意力代...
本章节参考博文深入理解AlexNet网络,并加入了部分个人理解。 3.1 Local Response Normalization (局部响应归一化) 在神经网络中,我们用激活函数将神经元的输出做一个非线性映射,但是 tanh 和 sigmoid 这些传统的激活函数的值域都是有范围的,但是 ReLU 激活函数得到的值域没有一个区间,所以要对 ReLU 得到的结果进行归一...
Swin-Transformer V2 [Liu et al.2021] 是微软对原有 Swin-Transformer 的继续深入研究。原有的 Swin-Transformer 通过引入图像自身的先验知识(shift 窗口来实现)在图像分类,目标检测,语义分割上取得了良好的性能。然而由于一系列问题: 大模型训练产生的激活阈值过大,下游任务的分辨率太大而预训练的分辨率太低导致相...
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 Patch Partition 进行一个...
有图有真相:v2.0性能“强悍”, 在四大基准上均创新纪录 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 ...
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通过这些技术,本文成功地训练了一个30亿参数的Swin Transformer V2模型,这是迄今为止最大的稠密视觉模型,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。它在ImageNet-V2图像分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割和Kinetics-400视频动作分类等4项具有代表性的视觉任务上创造了新的性能记录。还要注意的是,我们的训练...
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之间不共享。cosine自带normalization操作,会进一步稳定Attention输出值 通过post-norm和cosine similarity操作将block的输出稳定在可接受范围内(上图), 帮助模型进行稳定的训练。
Switch Transformer 编码器块的示意图。将 Transformer 中的密集前馈网络 (FFN) 层替换为稀疏 Switch FFN...