默认为3.embed_dim(int):Patch embedding 的维度,默认为96.depths(tuple(int)):Swin Transformer 层的深度.num_heads(tuple(int)):在不同层注意力头的个数.window_size(int):窗口大小,默认为7.mlp_ratio(float
ViT的缺点：Transformer在语言处理中的基本元素是word token，其特点是语义信息比较密集。而ViT中token的尺度（scale）是固定的，且视觉token携带的语义信息比语言文字序列差，故认为不适合视觉应用 图像分辨率高，像素点多，如果采用ViT模型，自注意力的计算量会与像素的平方成正比，计算复杂度过高是导致ViT速度慢的主要...
(3)和VIT一样,秉持着一个patch就是一个token的原则,我们可以把数据输入到Swin Transformer中了。Swin Transformer具体的样子在(b)中已绘制出来,我们放在后文细谈。经过Swin Transformer block的处理,我们得到输出结果,其尺寸为56*56*96,对应着演示图中stage1的输出结果\frac{H}{4} * \frac{W}{4} * C (4)...
但是transformer有着自己的固有的缺点: 1)计算量太大了,因为要对所有的token进行self-attention的计算 2)缺少偏置能力(我的理解是CNN的偏移不变性,所以cnn的特征图上的点对应的还是原图的大概位置,但是ts里面是把他打散了,扔进去,虽然有位置编码但是还是不如CNN) 上一篇vivit中,计算量最大的是模型一,模型二因为...
ResNet和视觉transformer以及swin transformer优缺点对比 视觉cnn,在过去的几年里,关于介绍卷积神经网络(CNN)的文档有很多,特别是它已经彻底改变了计算机视觉领域。在这篇文章中,我们将以神经网络的基本背景知识为基础,探索CNN是什么,了解它是如何工作的,并从头开始
层次化结构:SwinTransformer通过分层次的方式对图像进行分解和编码,使得模型能够逐层提取图像的局部特征,从而在保证性能的同时降低了计算复杂度。 基于图的注意力机制:传统的Transformer模型采用基于窗口的注意力机制,而SwinTransformer则引入了基于图的注意力机制,使得模型在处理大规模图像时能够更加高效地利用信息。
Transformer（VIT）引起了AI社区的广泛关注。尽管有希望，但VIT并不完美，还是包含了几个缺点。这里面最...
该模型弥补了VIT的缺点:复杂度过高和无法进行细粒度的任务的缺陷。它可以产生一种分层的特征表示方法,并且对输入图像的大小具有线性的计算复杂度。Swin Transformer在COCO目标检测和ADE20K语义分割方面取得了最先进的性能,明显超过了以往的最佳方法。在视觉和语言信号的统一建模方面做出的努力。
Swin Transformer 的核心结构包括 Window Multi-head Self Attention (W-MSA) 和 Shifted Window Multi-head Self Attention (SW-MSA)。这两种结构都是多头自注意力模块,用于计算输入数据的自注意力。 W-MSA 是在固定的窗口内进行自注意力计算,这种方式可以降低计算复杂性,但缺点是缺乏跨窗口连接,从而限制了模型的...
缺点: 它们昂贵的内存访问导致它们的实际延迟显著大于卷积网络。 本文工作: 我们建议在连续层之间移动窗口,而不是使用滑动窗口,这允许在通用硬件中更有效地实现。 以自注意力机制或 Transformer 补充 CNN 另一项工作是用自注意力层或 Transformer 来增强标准的 CNN 架构 自注意层可以通过提供编码远距离依赖性或异构交...