2、Swintransformer原理 Swintransformer是一种处理自然语言处理技术,它利用多层的神经网络,通过自注意力(self-attention)的机制表示句子中的每个词,并通过深度学习算法将句子中的每个词转换为潜在意义。Swintransformer通过将输入的词语投射到一个较大的向量空间,来抽取文本中的语义信息,然后运用神经网络实现句子级别的表示...
(b) Vision Transformer (ViT):以前的视觉Transformer模型(如ViT)产生单一低分辨率的特征映射,并且由于全局自注意力的计算,其计算复杂度与输入图像大小呈二次方关系。 我们可以将Swin Transformer的基本原理分为以下几点: 1. 层次化特征映射:Swin Transformer通过合并图像的相邻小块(patches),在更深的Transformer层次中逐...
接下来,我们将深入探讨Swin Transformer的原理。 1. Swin Transformer的基本结构 Swin Transformer是一种基于Transformer的模型,它采用了一种新颖的结构,称为“Swin Block”。Swin Block由多个分层的小块组成,每个小块都包含了一个局部的Transformer结构。这种分层结构能够更好地捕捉长序列的信息,提高模型的性能。 2. ...
根据Swin Transformer 中相对位置索引的计算规则,通过对相对坐标进行数据变换和求和操作,得到最终的相对位置索引矩阵 relative_position_index,shape 为 (WhWw, WhWw)。 relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1 relative_position_index = relative_coords.sum(-1) 最后,通过 self.registe...
在前面介绍了vision transformer的原理,加入transformer的结构后,这种网络在多种图像任务中都取得了不错的结果。但是它也存在一些问题。 第一个问题就是上一章提过的粗粒度问题,patch的大小比较大时,一个patch内可能有多个相似特征。 第二个问题就是当你想获得更多的特征时,就必须使用很长的序列。这里的序列长度指...
Swin Transformer Block 这是最核心的模块,可以看出四个stage的重复个数依次为2 2 6 2,都是偶数 这是有原因的,原因就是,这两个块必须接连依次出现。 各个stage的维度变化分析 我们来看一下和维度有关的代码 class SwinTransformer(nn.Module): def __init__(...): ...
Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述,Swin Transformer在图像分类数据集ImageNet-1K上取得了87.3%的准确率,在目标检测数据集COCO上取得了58.7%的box AP和51.1%的mask AP,在语义分割数据集ADE20K上去的了53.5%的mIoU。
12-1、swin-transformer思想和本质是【合集】全网最透彻Swin Transformer讲解的第1集视频,该合集共计3集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
Transformer模型原理精讲:Swin、VIT、DETR、BERT四大Transformer核心模型全详解!(深度学习/计算机视觉)共计60条视频,包括:Transformer本质在解决一件什么事、1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。