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...
MSRA的Swin Transformer V2 解决了CV中模型不够大,不适配的问题,并通过实验证明了SwinV2-G可以作为预训练模型迁移到不同的视觉任务当中,这一点是值得肯定的,相比较于NLP,CV在某些地方是要滞后一点,FAIR的MAE和MSRA的Swin V2都在追赶NLP的发展进度,我感觉MSRA在Swin上做的一系列工作都想让它成为视觉通用模型,在实...
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
通过结合这两种策略,作者训练了一个30亿参数的强Swin-Transformer模型,并在几个具有代表性的视觉基准上实现了SOTA的精度。 3.5. Model configurations 作者为4种配置的Swin Transformer V2保持原始Swin Transformer的阶段、块和通道设置: C表...
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。 【Swin Transformer V1】 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...
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...
2021年末,微软亚洲研究院的研究员们又进一步提出了 Swin Transformer v2.0 版本,新版本训练了迄今为止最大的稠密视觉模型,并在多个主流视觉任务上大大刷新了记录,相关论文也已被 CVPR 2022 接收。研究员们希望借助 Swin Transformer v2.0 展现视觉大模型的“强悍”能力,呼吁整个领域加大对视觉大模型的投入,并为之...
Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,它之所以有这么大的影响力,是因为在ViT之后,swin transformer凭借在一系列视觉任务上的出色表现,进一步证明了transformer是可以在视觉领域广泛应用的。此外,作者团队也发布了一系列基于swin transformer的工作,比如自监督版本的MoBY、视频领域的video-swin-transformer、应用swin思想的MLP...
我们介绍了将SwinTransformer[35]扩展到30亿个参数的技术,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。通过扩大容量和分辨率,SwinTransformer在四个具有代表性的视觉基准上创造了新的记录:ImageNet-V2图像分类的84.0%top-1准确率、COCO目标检测的63.1/54.4 box/maskmAP、ADE20K语义分割的59.9mIoU以及Kinetics-400...
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 论文地址:https://arxiv.org/abs/2111.09883 代码地址: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,并且该模型展示了与人类相似的Zero-shot能力。BERT大型模型具有3.4亿个参数,语言模型在几年内迅速扩大了...