| Swin Transformer 是一种视觉 Transformer 模型,它是一种用于图像分类、对象检测和语义分割等计算机视觉任务的强大模型。由于VIT模型使用的全局注意力机制,无法把此模型应用到分辨率比较大的图片尺寸上,由于全局注意力机制在使用大尺寸图片时,其计算复杂度将会称指数增加,而Swin transformer 模型采用窗口注意力机制的方式...
| Swin Transformer是一种基于Transformer的深度学习模型,用于处理视觉任务。以下是Swin Transformer模型的主要特点和介绍:分层设计:Swin Transformer模型采用分层的结构设计,整个模型被划分为4个Stage,每个Stage都会缩小输入特征图的分辨率。这样的设计能够像CNN一样逐层扩大感受野,有利于捕捉图像的局部信息和全局信息。Patch ...
Vision Transformer究竟做对了什么,CNN能不能从中学习?华理博士8小时精讲VIT、DETR、Swin Transformer模型!共计45条视频,包括:1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列、3. 3-VIT整体架构解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
6. 6-位置编码与TNT模型 08:49 7. 7-TNT模型细节分析 09:56 1-swintransformer整体概述 05:39 2-要解决的问题及其优势分析 08:12 3-一个block要完成的任务 06:46 4-获取各窗口输入特征 08:04 5-基于窗口的注意力机制解读 10:12 6-窗口偏移操作的实现 08:33 7-偏移细节分析及其计算量概述 07:58 8...
6. 6-位置编码与TNT模型 08:49 7. 7-TNT模型细节分析 09:56 1-swintransformer整体概述 05:39 2-要解决的问题及其优势分析 08:12 3-一个block要完成的任务 06:46 4-获取各窗口输入特征 08:04 5-基于窗口的注意力机制解读 10:12 6-窗口偏移操作的实现 08:33 7-偏移细节分析及其计算量概述 07:58 8...