Swin Transformer 相比于 Visual Transformer(ViT)有以下几个优势: 1. 计算复杂度: 线性复杂度:Swin Transformer 的计算复杂度与输入图像大小成线性关系,而 ViT 的自注意力计算复杂度是图像大小的二次方。这意味着在处理高分辨率图像时,Swin Transformer 更加高效。 局部窗口计算:Swin Transformer 通过在非重叠窗口内...
Swin Transformer在图像中构建了类似于CNN的层次结构,但利用了Transformer的自注意力机制,使得它能够更高效地处理大尺寸图像。 2. 计算复杂度 ViT: ViT 的自注意力计算复杂度与输入图像大小的平方成正比(O(N^2)),当处理高分辨率图像时,计算成本非常高。 Swin Transformer: Swin Transformer的窗口注意力机制将自注意...
在Swin Transform中有两个Self-Attention的模块，分别是W-MSA和SW-MSA。W-MSA原理简单这里就不过多赘述...
今天我们要介绍的Swin Transformer(Shifted Window Transformer)和VIT一样,也是一个采用Transformer架构做图像预训练的模型,但得益于它引入了CNN的归纳偏置,使得其在各类数据集上(尤其是分割、检测这样的预测密集型任务上)的效果都要优于VIT。但效果上有所提升的背后代价是:它对NLP和CV任务的统一能力下降了。这一点我...
3-VIT整体架构解读 09:28 4-CNN遇到的问题与窘境 07:32 5-计算公式解读 09:11 6-位置编码与TNT模型 08:49 7-TNT模型细节分析 09:56 1-项目配置说明 06:08 3-注意力机制计算 07:09 4-输出层计算结果 07:48 1-swintransformer整体概述 05:39 2-要解决的问题及其优势分析 08:12 4-获...
1-swintransformer整体概述 05:39 2-要解决的问题及其优势分析 08:12 3-一个block要完成的任务 06:46 4-获取各窗口输入特征 08:04 5-基于窗口的注意力机制解读 10:12 6-窗口偏移操作的实现 08:33 7-偏移细节分析及其计算量概述 07:58 8-整体网络架构整合 06:27 9-下采样操作实现方法 06:...
5.1 优势 1、将transformer从CV下游任务如分类(ViT)、检测(DETR)上升到了backbone。 2、多stage的shift window将CNN的层次结构、局部感受野引入transformer 3、局部attention解决transformer计算量太大的问题。 5.2 劣势 1、CNN的还有一个特性是参数共享,Swin transformer的各个窗口的参数还不是共享的。
它在这三个任务上都以显著的延迟优势，超越了ViT/DeiT[19,60]和ResNe(X)t模型[29,67]。在COCO测试开发集上，它实现了58.7的box AP和51.1的mask AP，相比之前的技术分别提高了+2.7和+2.6。在ADE20K语义分割的val集上，Swin Transformer达到了53.5的mIoU，相比SETR[78]等先前最先进技术提高了+3.2。
借鉴卷积神经网络设计理念：如特征金字塔和skip connection，能够捕获多尺寸特征。多头自注意力机制：相比传统VIT的单一尺寸、低分辨率特征，Swin Transformer的多头自注意力机制能更有效地处理密集预测任务，如检测和分割。核心设计：移动窗口：策略使得计算复杂度与图片尺寸呈线性关系，提高了计算效率。相对位置...
Swin-Transformer通过引入局部自注意力机制和全局视野，为视觉任务提供了更高效的解决方案。它通过在多个尺度上处理特征，提高了模型的性能和灵活性。针对ViT在预训练后对不同尺度适应性不足的问题，Swin-Transformer通过局部自注意力机制，允许模型在多个分辨率上有效学习特征，从而在更广泛的输入尺寸上保持良好...