Swin Transformer是一个通用的计算机视觉主干网络,它在各种粒度的识别任务上都有很强的性能,包括区域级的目标检测、像素级的语义分割和图像级的图像分类。Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉信号先验引入到vanilla Transformer编码器结构...
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...
继Swin Transformer之后,微软在去年11月份发布了Swin Transformer V2,目前模型的实现以及预训练模型已经开源。Swin Transformer V2的核心是将模型扩展到更大的容量和分辨率,其中最大的模型SwinV2-G参数量达到了30亿,在物体检测任务上图像分辨率达到1536x1536,基于SwinV2-G的模型也在4个任务上达到了SOTA:在图像分类数据...
Swin Transformer是一种通用的计算机视觉主干,在区域级目标检测、像素级语义分割和图像级图像分类等各种粒度识别任务中取得了优异的性能。Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉先验引入到vanilla Transformer编码器中,包括层次、位置和平移不变性,这将两者的优点结合在一起:基本Transformer单元具有强大的建模...
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...
通过扩展容量和分辨率,Swin Transformer V2 在四个具有代表性的基准上刷新纪录:在 ImageNet-V2图像分类任务上 top-1准确率为 84.0%,COCO目标检测任务为 63.1 / 54.4 box / mask mAP,ADE20K语义分割为 59.9 mIoU,Kinetics-400 视频动作分类的 top-1准确率为 86.8%。
通过扩展容量和分辨率,Swin Transformer V2 在四个具有代表性的基准上刷新纪录:在 ImageNet-V2 图像分类任务上 top-1 准确率为 84.0%,COCO 目标检测任务为 63.1 / 54.4 box / mask mAP,ADE20K 语义分割为 59.9 mIoU,Kinetics-400 视频动作分类的 top-1 准确率为 86.8%。
在语义分割领域,Swin Transformer也取得了很好的效果。 Swin Transformer的基本思想是将输入图像分成若干个不重叠的区域,并使用Transformer对每个区域进行特征提取和分类。具体来说,Swin Transformer首先将输入图像分成若干个小块,然后使用卷积层对这些小块进行特征提取。接下来,使用Transformer对这些特征进行处理,以获得更好...
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。
swintransformer实例分割 transformer 分割,正如大家所知,在进行图像语义分割时,图像被编码成一系列补丁后往往很模糊,需要借助上下文信息才能被正确分割。因此上下文建模对图像语义分割的性能至关重要!而与以往基于卷积网络的方法不同,来自法国的一个研究团队另辟蹊径