这样就可以发现所有的边界处都得到了改变,实现了跨窗口的注意力操作～ 然后W-MSA 和 SW-MSA 交替进行: 这块可以稍微参考一下代码: # cyclic shiftifself.shift_size>0:#一次等于 0,一次等于 M//2shifted_x=torch.roll(x,shifts=(-self.shift_size,-self.shift_size),dims=(1,2))else:shifted_x=x# ...
这篇论文提出了Swin Transformer,一种新的视觉Transformer架构,用于解决视觉领域中的尺度变化和高分辨率问题。具体来说, 分层特征映射:Swin Transformer通过逐步合并相邻图像块来构建分层特征映射。在较深的Transformer层中,图像块被合并成更大的区域,从而实现多尺度的建模。 移位窗口自注意力:为了提高计算效率,Swin Transfo...
为了解决这两个问题,Swin Transformer相比之前的ViT做了两个改进: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。另外,Swin Transformer可以作为图像分类、目标检测和语义分割等任务的通用骨干网络,可以说,Swin Transformer可能是CNN的完美替代方案。
在后续工作中,Shift操作进一步扩展到不同的变体,如active Shift、sparse Shift和partial Shift。 3Shift-ViT 3.1 架构概览 为了进行公平的比较,作者遵循了Swin Transformer的体系结构。体系结构概述如图2(a)。 图2(a) 所示具体来说,给定一个形状为H×W×3的输入图像,它首先将图像分割成不重叠的patches。patch-size...
简介:ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(二) 4实现 4.1 消融实验 1、Expand ratio of MLP 之前的实验证明了本文的设计原则,即大的模型深度可以弥补每个构件的不足。通常,在模型深度和构建块的复杂性之间存在一种权衡。有了固定的计算预算,轻量级的构建块可以享受更深层次...
A shift-window based transformer for 3D sparse tasks Resources Readme License MIT license Code of conduct Code of conduct Security policy Security policy Activity Custom properties Stars 220 stars Watchers 9 watching Forks 19 forks Report repository Releases No releases published Package...
为此,作者提出了 shift block,非常简单,本质就是对部分特征进行简单的移位操作来代替 self-attention 。 方法介绍 如下图所示,标准的 Transformer block 就是先用attention处理,再用FFN处理。作者提出用 shift block 来代替 attention。这个模块非常简单,就是将输入维度为CHW的特征,沿C这个方向取出来一部分,然后平均分...
简介:ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(二) 4实现 4.1 消融实验 1、Expand ratio of MLP 之前的实验证明了本文的设计原则,即大的模型深度可以弥补每个构件的不足。通常,在模型深度和构建块的复杂性之间存在一种权衡。有了固定的计算预算,轻量级的构建块可以享受更深层次...
上图还体现了Swin Transformer很重要的一点,那就是窗口(windows)的概念。可以看到,(a)图中的特征图都被划分成了一个个的小窗口,Swin Transformer会将这些小窗口送入到Transformer模型中,这样做的好处是可以大幅减小计算量。「【这部分是Swin Transformer的难点,也是重点,后文我也会详细的为大家介绍】」 ...
简介:ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(一) 1简介 Backbone的设计在计算机视觉中起着至关重要的作用。自从AlexNet的革命性进步以来,卷积神经网络(CNNs)已经主导了这个邻域近10年。然而,最近的ViTs已经显示出了挑战这个宝座的潜力。ViT的优势首先在图像分类任务中得到了证明...