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。 【...
swinT实现线性复杂度的方法是在窗口内完成MultiHead-SelfAttrention计算，windowSize就是一个窗口内含有的p...
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...
# Change resolution and window size of the modelswin_transformer.update_resolution(new_window_size=16,new_input_resolution=(512,512)) In case you want to use a custom configuration you can use theSwinTransformerV2class. The constructor method takes the following parameters. ...
在本文中,作者提出了将Swin Transformer缩放到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,Swin Transformer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准确度,COCO目标检测上的63.1/54.4box / mask mAP,ADE20K语义分割的59.9 mIoU,...
作者猜测的原因可能在于,Swin-Transformer使用的相对位置编码,对于模型scale的泛化能力较弱。因此针对这个问题,作者首先提出的一个改进是,将原本Swin-Transformer中定义好的一组可学习的相对位置参数,更换为一个小型的网络,用来预测相对位置,这更有助于模型windows-size的扩展。 但是这么做的话会有个问题,当Windows size...
探索Swin Transformer中window-size和patch-size的区别，本文将深入剖析技术细节与实现路径。论文与代码的详细信息如下：论文地址：arxiv.org/abs/2111.0988...代码地址：GitHub - microsoft/Swin-Transformer: This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using...
然而想要真正地将Transformer模型应用到整个CV领域，有两点问题需要解决。1、超高分辨率的图像所带来的计算量问题；2、CV领域任务繁多，如语义分割，目标检测，实力分割等密集预测型任务。而最初的Vision Transformer是不具备多尺度预测的，因此仅在分类一个任务可以很好地工作。针对第一个问题，通过参考卷积网络的工作方式...
作者进一步将Swin Transformer V2扩展到huge尺寸和giant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,作者进一步在主分支上每隔6层引入一个层归一化单元。 4.实验 4.1. Scaling Up Experiments ImageNet-1K image classi...
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...