基于滑动窗口、具有层级设计的Transfomer 二、整体架构 设计思路:考虑设计一个像CNN的Transformer 整体模型采用层次化设计,共有4个Stage。除了第一个stage外,每个stage都会先通过Patch Merging层缩小特征图的分辨率,达到多尺度下采样的目标,像CNN一样逐层扩大感受野。 每个Swin计算Block实际由2个Transformer模块组成,先进行...
Swin transformer 模型 | Swin Transformer是一种新型的Transformer模型,于2021年由微软亚洲研究院提出,其论文题为"等价变形器"(Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows)。Swin Transformer在计算机视觉领域取得了很好的效果,尤其在图像分类、目标检测等任务中,超越了现有的很多SOTA方法。
CV视觉Swin transformer | Swin Transformer是基于Transformer的架构,但是与传统的Transformer不同,Swin Transformer还借鉴了CNN卷积神经网络的优点,把NLP领域强大的注意力机制与计算机视觉领域强大的卷积操作结合起来,打造出了全新的模型设计。 我们知道注意力机制的计算是不会改变尺寸维度的,这就意味着当把注意力机制使用在...
在这一背景下,微软研究院提出了三大新型大模型架构:Swin Transformer、CSwin Transformer和Fcoal Self-attention。这些新型架构在继承Transformer优点的基础上,进一步优化了模型结构和训练方法,从而在性能上实现了新的突破。Swin Transformer作为开创Transformer新时代的大模型,其最大的创新之处在于引入了分层视觉注意力机制。
华为诺亚实验室的研究员发现图神经网络(GNN)也能做视觉骨干网络。将图像表示为图结构,通过简洁高效的适配,提出一种新型视觉网络架构 ViG,表现优于传统的卷积网络和 Transformer。在 ImageNet 图像识别任务,ViG 在相似计算量情况下 Top-1 正确率达 82.1%,高于 ResNet 和 Swin Transformer。
遥感语义分割,包括unet,deeplabv3+,pspnet,hrnet,fcn,swinunet,transunet,unetformer,segformer等各种基于CNN和Transformer的模型可以随机组合各种架构代码实现 遥感语义分割模型介绍 遥感图像语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在对卫星或航空图像中的每个像素进行分类。这一任务对于环境监测、城市规划、灾害响应等领域...
VIT和Swin Transformer | VIT模型和Swin Transformer模型都是近年来在计算机视觉领域中备受关注的模型。它们都是基于Transformer架构的模型,但在细节上有很大的不同。一、VIT模型和Swin Transformer模型的区别1. 图像分块方式不同VIT模型将图像分成固定大小的小块,每个小块都被视为一个“图像片段”,并通过Transformer编码...