Swin Transformer V2的4种配置保持了原始Swin Transformer的stage、block和channel设置:对于SwinV2-H和Swin...
作者进一步地扩大模型size到658 million paramrters后,如下图所示,使用pre-norm甚至不能稳定训练 超大Swin-T模型训练时的loss曲线,post-norm可以很好改善训练稳定性问题 作者发现使用post-norm操作后,上面所观察到的问题可以得到很明显的改善,并且为了更进一步稳定largest Swin V2的训练,在每6个transformer block后还额...
从表1第一行可以看出,当扩大模型的Window size时,性能下降的非常明显。作者猜测原因可能在于,swin transformer v1使用的相对位置编码,对于模型大小的泛化能力较弱。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 v1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(两层全连接网络),用...
# 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. ...
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...
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...
SwinT模块,让Swin-Transformer 的使用变得和CNN一样方便快捷! 项目内容 一、SwinT模块的使用演示,接口酷似Conv2D 由于以下两点原因,我们将Swin-Transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.Conv2D的接口并命名为SwinT。其输入、输出数据形状完全和Conv2D(CNN)一样,这极大的方便了使用Transformer来编写模型代码。 1、一...
针对第二个问题,在每一个模块(Swin Transformer Block)中,Swin Transformer通过特征融合的方式(PatchMerging,可参考卷积网络里的池化操作)每次特征抽取之后都进行一次下采样,增加了下一次窗口注意力运算在原始图像上的感受野,从而对输入图像进行了多尺度的特征提取,使得在CV领域的其他密集预测型任务上的表现也是SOTA。
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...
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...