MSRA时隔大半年放出了Swin Transformer 2.0版本,在1.0版本的基础上做了改动,使得模型规模更大并且能适配不同分辨率的图片和不同尺寸的窗口!这也证实了,Transformer将是视觉领域的研究趋势! 01 前言 Swin Transformer V2的目标是什么?存在什么问题? 论文中不止一次提到Swin Transformer V2和 V1一样,最终的目的都是为...
论文中不止一次提到Swin Transformer V2 和 V1一样,最终的目的都是为了能够联合建模NLP和CV模型。 V2直接目标是得到一个大规模的预训练模型(图片分类),可以应用到其他的视觉任务(分割、识别)并取得高精度。 NLP目前的模型参数已经达到了千亿级别并且出现了像BERT这种成功的预训练模型可以适配不同的NLP任务;CV目前最...
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 作者:elfin 资料来源:Swin V2 论文地址: https://arxiv.org/abs/2111.09883 如V2名字所言,这里增大了模型的冗余和输入的分辨率! V1论文解析
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolutionarxiv.org/abs/2111.09883 论文试图解决什么问题? swin transformer v2的目标是得到一个大规模的预训练模型(30亿参数),可以应用到其他的视觉任务(分割、检测、视频动作分类),作为通用CV模型,并取得高精度效果。 2. 这是否是一个新的问题? 不是。最近,...
如V2名字所言,这里增大了模型的冗余和输入的分辨率! V1论文解析参 V1主要的贡献是shifted window,transformer部分也加入了图像的相对位置偏置,为什么是相对位置偏置,这个问题在NLP方向有足够的研究表面相对位置比绝对位置work的更好。位置信息对于transformer这种结构至关重要,因为它对序列位置不敏感,这是结构设计上的硬伤...
论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 论文用的是2021 8月17日的版本。 Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,这一篇论文是继Vit之后的Transformer在CV领域的巅峰之作。 在paperwithcode上可以看到,SwinV2版本已经将coco数据集的精确度刷到了63.1%,而卷积系列还在50%+。Swin很...
1)证明Swin是小模型的良药,落地必备;2)证明Swin可以被用在NLP上,是一种合理的Sparse Transformer...
1. 论文和代码地址 Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 论文地址:https://arxiv.org/abs/2111.09883 代码地址:尚未开源 2. Motivation 扩大语言模型的规模已经取得了成功。它显著地提高了模型在语言任务上的表现,并且该...
•SwinV2-L:C=192,层编号={2,2,18,2} C表示第一阶段中隐藏层的通道数。 我们进一步将SwinTransformer V2扩展到其巨大尺寸和巨大尺寸,分别具有6.58亿个参数和30亿个参数: 对于SwinV2-H和SwinV2-G,我们进一步在主分支上每隔6层引入一个层归一化单元。为了节省实验时间,我们只使用SwinV2-G进行各种视觉任务的...
微软亚洲研究院升级了 Swin Transformer,新版本具有 30 亿个参数,可以训练分辨率高达 1,536×1,536 的图像,并在四个具有代表性的基准上刷新纪录。 在不久之前公布的 ICCV 2021 论文奖项中,来自微软亚洲研究院的研究者凭借论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》斩获 ICCV 20...