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...
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...
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,...
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...
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...
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...
Through these techniques, this paper successfully trained a 3 billion-parameter Swin Transformer V2 model, which is the largest dense vision model to date, and makes it capable of training with images of up to 1,536×1,536 resolution. It set new performance records on 4 representati...
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...
•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...