Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块,在保持其他层不变的情况下构建Swin Transformer。 如图3(b)所示,Swin Transformer模块由一个基于移位窗口的MSA模块和一个中间带有GELU非线性的两层MLP组成。在每个MSA模块和每个MLP之前应用LayerNorm...
将Transformer从语言适应到视觉的挑战来自于两个领域之间的差异,例如视觉实体的规模变化很大,图像中像素的分辨率比文本中的单词高。为了解决这些差异,提出了一种分层Transformer,其表示是用移位窗口计算的。通过将自注意力计算限制到非重叠的局部窗口,同时还允许跨窗口连接,移位窗口方案带来了更高的效率。这种分层架构具有...
Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块,在保持其他层不变的情况下构建Swin Transformer。 如图3(b)所示,Swin Transformer模块由一个基于移位窗口的MSA模块和一个中间带有GELU非线性的两层MLP组成。在每个MSA模块和每个MLP之前应用Lay...
简介:YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏介绍了YOLO的有效改进,包括使用新型视觉Transformer——Swin Transformer。Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题,采用分层结构和移位窗口自注意力计算,适用于多种视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,性能超越先前最佳模型。此外,文章还展示了如何在...
Swin Transformer Block:Swin Transformer通过将transformer块中的标准多头self-attention(MSA)模块替换为基于移位窗口的模块,在保持其他层不变的情况下构建Swin Transformer。 如图3(b)所示,Swin Transformer模块由一个基于移位窗口的MSA模块和一个中间带有GELU非线性的两层MLP组成。在每个MSA模块和每个MLP之前应用LayerNorm...
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows使用移动窗口的分层视觉转换器阅读笔记 摘要:提出Swin Transformer,作为计算机视觉的通用主干网络。将Transformer应用到是视觉领域的挑战就是语言和视觉两个领域的差异。本文提出的分层transformer,它的表征用移动窗口计算,解决这个差异。通过将自注意计算机...
将Transformer从NLP转移到CV上,由于两个领域的差异而存在着挑战,例如视觉实体的尺度变化较大,以及图像相对于句子是个很长的序列。为了解决这些差异,我们提出了一种分层变换器,它的表示是用移位窗口来计算的。移位窗口将自注意力的计算限制在非重叠的局部窗口上,同时考虑了跨窗口连接,提高了效率。该层次结构具有在不...
10-分层计算方法 06:40 1-数据与环境配置解读 11:26 2-图像数据patch编码 07:01 3-数据按window进行划分计算 07:48 4-基础attention计算模块 08:04 5-窗口位移模块细节分析 08:49 6-patchmerge下采样操作 04:45 7-各block计算方法解读 06:30 8-输出层概述 05:38 1-DETR目标检测基本思想解...
为了让不重叠的Window之间产生联系，Swin Transformer提出了一种基于移位窗口的Shifted Window的设计，这也是Swin Transformer最核心最关键的设计。Shifted Window如下图所示：Shifted Window 从上图可以看到，常规的分窗大小为2x2，每个窗口大小为4x4个patches，但是这种分窗会使得不同Windows之间没有联系，所以要采用右边的...