4. 模型参数 以下展示了Swin Transformer的模型参数,分为四中不同规模:Tiny、Small、Base、Larger。 如Swin-T:concat为Patch Partition和Patch Merging操作,4×4表明高和宽变为原来的1/4,96-d表示输出通道为96维。下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头...
以下展示了Swin Transformer的模型参数,分为四中不同规模:Tiny、Small、Base、Larger。 如Swin-T:concat为Patch Partition和Patch Merging操作,4×4表明高和宽变为原来的1/4,96-d表示输出通道为96维。下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头数为3,其他的...
Swin Transformer之所以能有这么大的影响力主要是因为在 ViT 之后,它通过在一系列视觉任务上的强大表现 ,进一步证明了Transformer是可以在视觉领域取得广泛应用的。 下表中展示了目前swin-t模型在1684X上的性能情况,本文主要针对FP16和INT8模型进行优化部署。 2.性能瓶颈分析 在这里插入图片描述 通过bmprofile工具可视化...
针对第二个问题，在每一个模块(Swin Transformer Block)中，Swin Transformer通过特征融合的方式(PatchMerging，可参考卷积网络里的池化操作)每次特征抽取之后都进行一次下采样，增加了下一次窗口注意力运算在原始图像上的感受野，从而对输入图像进行了多尺度的特征提取，使得在CV领域的其他密集预测型任务上的表现也是SOTA。
继Swin Transformer之后,微软在去年11月份发布了Swin Transformer V2,目前模型的实现以及预训练模型已经开源。Swin Transformer V2的核心是将模型扩展到更大的容量和分辨率,其中最大的模型SwinV2-G参数量达到了30亿,在物体检测任务上图像分辨率达到1536x1536,基于SwinV2-G的模型也在4个任务上达到了SOTA:在图像分类数据...
前者的下采样技术会导致严重的信息损失,而后者的 Swin 注意力导致感受野的增长要慢得多,这限制了对大型物体进行建模的潜力。因此,需要依赖于数据的稀疏注意力来灵活地对相关特征进行建模,从而导致首先在 DCN [9] 中提出可变形机制。然而,在 Transformer 模型中实现 DCN 是一个不简单的问题。在 DCN 中,特征图上...
如何把Transformer套用进检测/分割/多模态/图结构/大模型等场景,Swin、DETR、VIT、BERT四大Transformer核心模型全详解!共计37条视频,包括:Transformer解读、1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1-swintransformer整体概述1.mp4 05:39 2-要解决的问题及其优势分析1.mp4 08:12 3-一个block要完成的任务1.mp4 06:46 4-获取各窗口输入特征1.mp4 08:04 5-基于窗口的注意力机制解读1.mp4 10:12 6-窗口偏移操作的实现1.mp4 08:33 7-偏移细节分析及其计算量概述1.mp4 07:58 8-整体网络架...
Swin Transformer模型是一种基于Transformer架构的神经网络模型,它在处理大规模图像数据时表现出色。移动窗口操作是Swin Transformer模型中一种重要的操作,它可以有效地处理不同尺度的图像特征。 移动窗口操作...
基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 一、简要介绍 Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测、实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能。同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Pa