Swin Transformer这种方法的优势是减少了原来Vision Transformer的复杂度,并且引入了局部信息,对于多尺度的问题更好(例如分割,检测)。 其结构如下图所示。与传统 Transformer 模型的主要区别在于 patch merging和shifted window attention机制。结构如下图所示。 Swin Transformer结构图 图中的Patch Partition和原来的ViT类似...
Swin Transformer的基础架构示意图 Swin Transformer中最重要的模块是基于移动窗口构建的注意力模块,其内部结构如下图所示,包含了一个基于移动窗口的多头自注意力模块(shifted windows multi-head self attention, SW-MSA)和基于窗口的多头自注意力模块(W-MSA),其他的归一化层和两层的MLP与原来保持一致,并使用了GELU...
代码里对特征图移位是通过torch.roll来实现的,下面是示意图 如果需要reverse cyclic shift的话只需把参数shifts设置为对应的正数值。 Attention Mask 我认为这是Swin Transformer的精华,通过设置合理的mask,让Shifted Window Attention在与Window Attention相同的窗口个数下,达到等价的计算结果。 首先我们对Shift Window后...
其中Transformer Blocks详细结构如下图: 1.得到各Pathch特征构建序列 输入图像数据为(224,224,3),通过卷积得到特征图,特征图分块转成向量,得到每个patch,每个patch带编码。 defforward(self, x): B, C, H, W = x.shape# FIXME look at relaxing size constraintsassertH == self.img_size[0]andW == s...
Swin Transformer Block是Swin Transformer的核心部分,首先明确Swin Transformer Block的输入输出图片维度是不发生变化的。图中的x2表示,Swin Transformer Block有两个结构,在右侧小图中,这两个结构仅有W-MSA和SW-MSA的差别,这两个结构是成对使用的,即先经过左边的带有W-MSA的结构再经过右边带有SW-MSA的结构。
UperNet-SwinTransformer 模型上传代码实现01 模型上传压缩包结构 图2 模型上传压缩包结构图 模型上传压缩包分为两部分:模型描述文件和模型代码文件夹。 1、模型描述文件 模型描述文件 modelMeta.json包含详细的模型信息描述,包括模型名称、权重文件名称、模型训练数据集的相关信息、网络结构相关信息、记录图片名称、评价指...
Swin Transformer中最重要的模块是基于移动窗口构建的注意力模块,其内部结构如下图所示,包含了一个基于移动窗口的多头自注意力模块(shifted windows multi-head self attention, SW-MSA)和基于窗口的多头自注意力模块(W-MSA),其他的归一化层和...
2、swin transformer的feature map当中,用的是一个个窗口的形式将feature map分隔开,窗口之间没有重叠 vit当中是一个整体,没有进行分割 这一个个window就是待会讲的windows multi-head self-attention,引入这个结构就可以在每个window内部计算self-attention,window之间不进行信息传递 ...
首先给出整体架构,从图中可以看到,与PVT网络相同,其分为4个阶段(每个阶段的输出特征图皆不相同。除第一阶段外,每个阶段都有一个Patch Merging模块,该模型块的作用便是用于缩减特征图,因为Transformer在进行计算时是不会改变特征图大小的,那么要获取多尺度特征,就需要Patch Merging模块了,这里的patch的作用,与PVT中...
1. Swin Transformer 的基本结构 Swin Transformer 采用了分层结构，每一层有一个固定大小的窗口，通过窗口内的自注意力计算特征。Swin Transformer 的主要模块包括：Patch Partition：将输入图像划分为不重叠的Patch。Linear Embedding：将每个Patch映射到一个高维向量空间。Swin Transformer Block：窗口化的多头自注意力（...