全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers,主要用于生成分割MaskTransformer架构的扩展。 该解决方案采用像素路径(由卷积神经网络或视觉Transformer组成)提取像素特征,内存路径(由Transformer解码器模块组成)提取内存特征,以及双路径Transformer用于像素特征和内存之间的交互特征。 然而,利用交叉...
| 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...
对于语义分割,ViT-Adapter-L在ADE20K val上建立了60.5mIoU的新纪录,比SwinV2-G高0.6个百分点。 image-20220522151314360 算法 image-20220522151343720 如上图所示,整个模型架构可以分为两个部分: ViT主干网络,如上图(a),包括patch embedding和L层transformer 编码层 论文提出的ViT-Adapter模块,如上图(b),包括 ...
最近,研究者提出了 Video Swin Transformer [27] 作为 Swin Transformer 对视频领域的泛化。最初的 Swin 在设计时考虑了密集预测(例如分割), Video Swin 在动作识别基准上进行了大量测试。 据了解,该研究是第一个使用Video Swin (稍作修改)进行视频分割的。与 I3D 不同,Video Swin 仅包含一个时间下采样层,并...
1. 相比较Swin-UNet,nnFormer在多器官分割任务上可以取得7个百分点的提升。 2. 相较于传统的基于体素(voxel)计算self-attention的模式,nnFormer采用了一种基于局部三维图像块的计算方式,可以将计算复杂度降低90以上。 3. 即使与目前最强劲的nnUNet相比,nnFormer仍然取得了小幅度的提升。
相比之下,该研究使用端到端方法,不需要任何额外的掩码细化步骤,并使用单个主干就可完成。最近,研究者提出了 Video Swin Transformer [27] 作为 Swin Transformer 对视频领域的泛化。最初的 Swin 在设计时考虑了密集预测(例如分割), Video Swin 在动作识别基准上进行了大量测试。