Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉信号先验引入到普通的Transformer编码器架构中，包括层次结构...
x_windows = window_partition(shifted_x, self.window_size) # nW*B, window_size, window_size, C x_windows = x_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size, C) # nW*B, window_size*window_size, C # W-MSA/SW-MSA attn_windows = self.attn(x_windows, mask=self.attn_mask...
H, W]print(f'输入尺寸:{test_data.shape}')#创建SwinT层'''参数：in_channels: 输入通道数，同卷积out_channels: 输出通道数，同卷积以下为SwinT独有的，类似于卷积中的核大小，步幅，填充等input_resolution: 输入图像的尺寸大小num_heads: 多头注意力的头数，应该设置为能被输入通道数整除的值window_size:...
self.window_size = window_size self.shift_size = window_size // 2 self.depth = depth self.use_checkpoint = use_checkpoint # build blocks self.blocks = nn.ModuleList([ SwinTransformerBlock( dim=dim, num_heads=num_heads, window_size=window_size, shift_size=0 if (i % 2 == 0) else ...
图像分辨率高,像素点多,Transformer基于全局自注意力的计算导致计算量较大 针对上述两个问题,我们提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transformer。 其中滑窗操作包括不重叠的local window,和重叠的cross-window。将注意力计算限制在一个窗口中,一方面能引入CNN卷积操作的局部性,另一方面能节省计算量。
swint1 = miziha.SwinT(in_channels=96, out_channels=256, input_resolution=(224,224), num_heads=8, window_size=7, downsample=False) swint2 = miziha.SwinT(in_channels=96, out_channels=256, input_resolution=(224,224), num_heads=8, window_size=7, downsample=True) conv1 = nn.Conv2D(...
在Swin Transformer中使用了Windows Multi-Head Self-Attention(W-MSA)的概念,比如在下图的4倍下采样和8倍下采样中,将特征图划分成了多个不相交的区域(Window),并且Multi-Head Self-Attention只在每个窗口(Window)内进行。相对于Vision Transformer中直接对整个(Global)特征图进行Multi-Head Self-Attention,这样做的目...
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...
仅仅对窗口(window)单独施加注意力,如何解决窗口(window)之间的信息流动?交替使用W-MSA和SW-MSA模块,因此SwinTransformerBlock必须是偶数。如下图所示: image.png 整体流程如下: 先对特征图进行LayerNorm 通过self.shift_size决定是否需要对特征图进行shift
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...