将Transformer从语言领域适应到视觉领域时面临的挑战源于两个领域之间的差异,例如视觉实体的尺度变化大以及图像中像素的高分辨率相比文本中的单词。为了解决这些差异,我们提出了一种分层Transformer,其表示是通过移位窗口计算得出的。移位窗口方案通过将自注意力计算限制在非重叠的局部窗口内,同时也允许跨窗口连接,从而带来更...
如上图所示，第一个Swin Transformer block，由LayerNorm、W-MSA和MLP组成，W-MSA即Windows MSA，可以理解为分窗的多头注意力。第二个Swin Transformer block跟第一个block基本一样，只是将W-MSA换成了SW-MSA，即Shifted Windows，可以理解为移位的窗口多头注意力。Shifted Windows也正是Swin Transformer的命名由来。...
为了克服这些问题,我们提出了一种通用的变换器主干,称为Swin-Transformer,它构造了层次化的特征映射,并且计算复杂度与图像大小成线性关系。如图1(a)所示,Swin-Transformer通过从小尺寸(编者注:小尺寸应该是相对于ViT中的14x14或16x16而言)的图块(用灰色表示)开始,并在更深的Transformer层中,逐渐合并相邻图块来构造...
可学习的二维位置编码:动态适应不同尺度和位置变化,增强模型对几何变换的鲁棒性。 移动窗口机制:通过窗口位移引入隐式的平移不变性。 三、研究方法 1. 整体架构 (a)Swin Transformer(Swin-T)的架构;(b)两个连续的 Swin Transformer 模块。W-MSA 和 SW-MSA 分别是具有常规和移位窗口配置的多头自注意力模块。 2...
Swin Transformer使用了分层的机制,每个层级的尺度略有不同,这种分层的设计使得模型可以在不同的层级上进行处理,从而减少了整体计算的复杂度。其次,而Swin Transformer采用了局部窗口的注意力机制,即每个位置只与其周围的局部窗口进行关联。这种方式大大减少了注意力机制的计算量。 1.3. Swin Transformer与VIT的区别 Swin...
实现Swin Transformer 模型,并迁移预训练模型 寂寞你快进去 11枚 AI Studio 经典版 2.0.2 Python3 初级计算机视觉 2021-04-14 01:25:02 版本内容 数据集 Fork记录 评论(7) 运行一下 0.2.0 2021-04-15 01:59:56 请选择预览文件 引入 参考资料 构建模型 安装依赖 导入必要的包 模型组网 验证集数据处理...
1、引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer; 2、引入locality思想,对无重合的window区域内进行self-attention计算。 相比于ViT,Swin Transfomer计算复杂度大幅度降低,具有输入图像大小线性计算复杂度。Swin Transformer随着深度加深,逐渐合并图像块来构建层次化Transformer,可以作为通用的视觉骨干网络,应用于图像分...
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YOLOv8中引入Swin Transformer,并提供了相关代码实现。
Feature Pyramid Transformer论文阅读翻译 -- 2020ECCV 鼠标与高层次的计算机相交互,而计算机与桌面以相同尺度进行交互。 对此,作者提出了一种新颖的特征金字塔网络叫做Feature PyramidTransformer(FPT)用于视觉识别,例如实例级和...下载…一、Abstract 跨空间和尺度的特征融合是当代视觉识别系统的基础,因为引入了有用的视觉...