Transformer在NLP领域的巨大成功使得研究人员想方设法将Transformer运用于计算机视觉领域,并在图像分类等领域取得一定成就。而本篇论文志在扩展Transformer的应用范围,使其成为计算机视觉的如同CNN一般的骨架网络。 论文提到,将Transformer在语言领域的高性能转移到视觉领域的重大挑战可以用两种模式之间的差异来解释:【1】其中...
Swin Transformer模块将Transformer模块中的多头自注意力(MSA)替换为基于windows或shifted window的多头自注意力,其他层保持不变。如图3b所示,对于连续的Swin Transformer模块,前一个使用基于window的MSA模块,后一个使用基于shifted window的MSA模块,然后都是接一个带GELU非线性激活的两层MLP,每个MSA模块和每个MLP都有Layer...
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。 论文名称:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows原论文地址:https://arxiv.org/abs/...
Swin Transformer block Swin Transformer模块将Transformer模块中的多头自注意力(MSA)替换为基于windows或shifted window的多头自注意力,其他层保持不变。如图3b所示,对于连续的Swin Transformer模块,前一个使用基于window的MSA模块,后一个使用基于shifted window的MSA模块,然后都是接一个带GELU非线性激活的两层MLP,...
Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,它之所以有这么大的影响力,是因为在ViT之后,swin transformer凭借在一系列视觉任务上的出色表现,进一步证明了transformer是可以在视觉领域广泛应用的。此外,作者团队也发布了一系列基于swin transformer的工作,比如自监督版本的MoBY、视频领域的video-swin-transformer、应用swin思想的MLP...
论文标题:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文作者:Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, Baining Guo 论文来源:ICCV 2021,Paper 代码来源:Code 1. 背景介绍 长期以来,计算机视觉建模一直由卷积神经网络(CNN)主导。随着CNN作为各...
简介:论文阅读笔记 | Transformer系列——Swin Transformer paper:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows code:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 摘要: 作者提出了一个新的vision Transformer,称为Swin Transformer,它可以作为计算机视觉的通用backbone(骨干网络)。在此之前,原...
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ...
论文题目: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 论文用的是2021 8月17日的版本。 Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,这一篇论文是继Vit之后的Transformer在CV领域的巅峰之作。
原论文地址: https://arxiv.org/abs/2103.14030 开源代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 思想概述 Swin Transformer的思想比较容易理解,如下图所示,ViT(Vision Transformer)的思想是将图片分成16x16大小的patch,每个patch进行注意力机制的计算。而Swin Tran...