Google Brain团队在2020年提出了Vision Transformer(VIT),但是VIT存在的问题是它的结构依然是适用于文本任务的,也就是global attention。VIT原文中用了一定的篇幅强调了transformer结构用于视觉任务中需要大量的数据集来训练,原因就是所谓的inductive biases。 大概意思就是文本任务和视觉任务的特点不同,像gpt这种文本预测的...
Swin Transformer的出现，解决了Vit在下游任务表现不好，计算量大等问题，证明了Transformer可以在各类图像...
这些差异导致Transformer在计算机视觉上使用产生了很多问题。为了解决这些问题作者提出了通用的Transformer骨架被称作Swin Transformer,如下图所示,其构建了分层特征图并且计算复杂度和图像大小成线性比例。窗口中图像块的数目在每一层都是固定的,因此计算复杂度线性于图像大小。 图1. Swin Transformer和Vision Transformer提取...
Vision Transformer究竟做对了什么,CNN能不能从中学习?华理博士8小时精讲VIT、DETR、Swin Transformer模型!共计45条视频,包括:1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列、3. 3-VIT整体架构解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
swin-transformer和vision-transformer的单机多卡和多机多卡不需要确保以下规定吗? device_num = data_parallel × model_parallel × pipeline_stage(parallel_mode: 0) 问题2:如果单机8卡或者双击8卡,设置parallel_mode: 1,其他3个参数设置如下: 最终报错如下: File "/home/nfs/appnfs/code/Vison-Large-Model/...
ViT vs Swin Transformer ViT 和 Swin Transformer 的区别 1. 架构设计 ViT (Vision Transformer): ViT 直接将图像分割成固定大小的非重叠小块(patches),然后将每个小块展开成一个向量,并将这些向量序列作为输入送入标准的Transformer架构中。每个小块会被映射到一个高维特征空间,然后经过多个Transformer Encoder层进行...
Vision Transformer 用的是Encoder only类型,主要用的就是Transformer Encoder模块 VIT的想法就是将Transformer应用到图像识别上去 但是直接应用有个问题,NLP是单词为单位,一句话的词数还是比较少的,但是图片的基本单位是一个个像素点,数量多得多,导致计算量会非常的大。
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 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。
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ...