在输入进Swin Transformer Block前,需要将图片切成一个个 patch,然后嵌入向量。 具体做法是对原始图片裁成一个个window_size*window_size的窗口大小,然后进行嵌入。 这里可以通过二维卷积层,将stride,kernel_size设置为window_size大小。设定输出通道来确定嵌入向量的大小。最后将 H,W 维度展开,并移动到第一维度。这里...
shape[0] / (H * W / window_size / window_size)) x = windows.view(B, H // window_size, W // window_size, window_size, window_size, -1) x = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(B, H, W, -1) return x Window Attention 这传统的 Transformer 都是基于全局...
SwinT模块,让Swin-Transformer 的使用变得和CNN一样方便快捷! 项目内容 一、SwinT模块的使用演示,接口酷似Conv2D 由于以下两点原因,我们将Swin-Transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.Conv2D的接口并命名为SwinT。其输入、输出数据形状完全和Conv2D(CNN)一样,这极大的方便了使用Transformer来编写模型代码。 1、一...
二、YOLOv7中使用Swin Transformer训练完,运行test.py的时候出现:RuntimeError: shape '[8, 6, 8, 10, 8, 32]' is invalid for input of size 1032192 错误。 解决方案: 这里是由于输入图片大小为 640 导致的问题,而设置672或者224不会出现这个问题,但设置 448 还是会出现这个问题。具体原因不太清楚。Wi...
Swin Transformer中注意力机制是如何运行的,如下图。首先,我们对每个颜色内的窗口进行自注意力运算,如[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]每个列表内的元素做自注意力运算。 然后,滑动窗口,可以看作背景黑框在图像上滑动对图像进行的重新切分。
3.3 window attention 写作日期:2021.12.13 写作内容:Swin Transformer-2,主要是SW-MSA,移动窗口注意力机制。 一、Why SW-MSA? 上篇文章的内容,原图划分为图像patches之后,经过patch embedding得到对应的tokens表示之后,并不是不是像VIT中那样,所有的tokens相互之间计算multi-head self attention,而是划分为不同的wind...
代码地址:GitHub - microsoft/Swin-Transformer: This is an official implementation for "Swin ...
在Swin Transformer中使用了Windows Multi-Head Self-Attention(W-MSA)的概念,比如上图中的4倍下采样和8倍下采样中,将特征图划分成了多个不相交的区域(Window),并且Multi-Head Self-Attention只在每个窗口(Window)内进行。相对于Vision Transformer中直接对整个(Global)特征图进行Multi-Head Self-Attention,这样做的目...
You may change the window size of the last stage as 3x3 or 4x4 (the feature map size). Another solution is to use padding. Copy link FrankWuuucommentedOct 19, 2021 Hi@Nial4, I meet a data problem. Could you give me some advice. I use the swin_transformer as my backbone for segmen...