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 ...
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...
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:...
然而在对照下面的模型时却发现,该模块里面似乎没有Shifted Window Attention(SW-MSA),而且在代码的定义中,似乎也没有与之相匹配的定义,这是由于Shifted Window Attention(SW-MSA)事实上可以通过Window Attention(W-MSA)来实现,只需要给定一个参数shift-size即可。而shift-size的设定则与windows-size有关,如下图所示...
window_size: 做注意力运算的窗口的大小,窗口越大,运算就会越慢 qkv_bias: qkv的偏置,默认None qk_scale: qkv的尺度,注意力大小的一个归一化,默认None #Swin-V1版本 dropout: 默认None attention_dropout: 默认None droppath: 默认None downsample: 下采样,默认False,设置为True时,输出的图片大小会变为输入...
Swin Transformer(ShiftedWindow Transformer)可以用作 用于计算机视觉的通用主干网。Swin Transformer 是一个分层结构 Transformer 的表示是使用偏移窗口计算的。这 移位窗口方案通过限制自我关注带来更高的效率 对非重叠本地窗口进行计算,同时还允许 跨窗口连接。这种架构具有建模的灵活性 各种尺度的信息,并具有线性计算复杂...
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。 import torch def window_partition(x, window_size): """ Args: x: (B, H, W, C) window_size (int): window size Returns: windows: (num_windows*B, window_size, window_size, C) "...
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。
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。 下...
实际代码中采用conv2d(kernal_size=4, stride=4)实现 将每个patch看作token,长度为H/4*W/4的patch序列即可作为经典transformer的标准输入 2.2 linear embedding 乘以嵌入矩阵后patch/token序列size变为[H/4*W/4, C] 2.3 Swin Transformer Block Swin Transformer Block = Window MSA (W-MSA) + Shift Window ...