具体的实现有点难以描述,我从Swin Transformer的代码仓库里面单独抽取了生成这个mask的过程,读者可以自己看代码。 importtorchdefwindow_partition(x,window_size):"""Args:x: (B, H, W, C)window_size (int): window sizeReturns:windows: (num_windows*B, window_size, window_size, C)"""B,H,W,C=x...
Vit,是把所有的Visual Tokens全部拉直,送入Transformer中。 下图最左边每一个小格,对应着上图中的每一个Visual Token(tensor)。Window里是4 x 4的Visual Tokens。Swin是在Window当中单独去做Window Attention。与Vit不同,本Window内的Visual Tokens去算自己内部的attention,这和Vit的Multi-head attention没有本质区别...
而Block具体结构如右图所示,主要是LayerNorm,MLP,Window Attention和Shifted Window Attention组成 (为了方便讲解,我会省略掉一些参数) class SwinTransformer(nn.Module): def __init__(...): super().__init__() ... # absolute position embedding if self.ape: self.absolute_pos_embed = nn.Parameter(t...
除了Patch Merging模块,接下来便是Swin Transformer Block模块了,这才是重头戏,其主要包含LayerNorm,Window Attention(W-MSA),Shifted Window Attention(SW-MSA)和MLP模块。为方便对整个架构的理解,我们先从外部梳理一遍其具体变换: Swin Transformer整体外部变换过程 def forward_raw(self, x): """Forward function."...
(2)window_partition窗口划分 3.W-MSA(Window Multi-head Self Attention) 4.还原操作window_reverse 5.SW-MSA(Shifted Window) (1)做窗口滑动 (2)mask (3)还原shift 6.PatchMerging 7.分层计算(执行后续的Block) 8.输出层 Swim Transformer是特为视觉领域设计的一种分层Transformer结构。Swin Transformer的两大...
""" A basic Swin Transformer layer for one stage. Args: dim (int): Number of feature channels depth (int): Depths of this stage. num_heads (int): Number of attention head. window_size (int): Local window size. Default: 7.
Attention Mask 如果说Shifted Window是Swin Transformer的精华，那么Attention Mask则可以算作是Shifted Window的精华。Attention Mask主要干的事就是设置合理的mask，使得Shifted Window Attention在与Window Attention相同的窗口个数下，得到等价的计算结果。如下图所示，分别给SWA和WA加上index后，再计算window attention的...
Patch Partition：将输入图像划分为不重叠的Patch。Linear Embedding：将每个Patch映射到一个高维向量空间。Swin Transformer Block：窗口化的多头自注意力（Window-based Multi-head Self Attention, W-MSA）和Shifted Window MSA。Patch Merging Layer：将相邻Patch特征合并，减少分辨率的同时增加通道数。2. Swin ...
transformer应用到CV的优势全局的感受野(计算量很大),可实现平移不变,但无法做到尺度不变,猜测这也是DETR对小目标检测效果不太好的原因。 鉴于以上分析,Swin transformer (Shiftedwindowtransformer, 暂且简称SWTR)构造了层次结构网络、window multi-head self-attention,构造新的CV backbone。
1、引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer；2、引入locality思想，对无重合的window区域内进行self-attention计算。相比于ViT，Swin Transfomer计算复杂度大幅度降低，具有输入图像大小线性计算复杂度。Swin Transformer随着深度加深，逐渐合并图像块来构建层次化Transformer，可以作为通用的视觉骨干网络，应用于图像...