Swin Transformer模型层次非常分明,主要包含4个Stage(可以理解为需要循环执行4个阶段,每个阶段的组件都是SwinTransformerBlock,只不过拥有不同的block数)。每个Stage存在一些超参需要调整,例如隐层特征数(C->2C->4C->8C),网络层数(2->2->6->2,必须是2的整数倍,因为每个阶段必须连接两个连续的Swin Transformer ...
minimal-image-classification/知乎讲义/03_SwinTransformer原理源码解读 at main · itmorn/minimal-image-classification 模型总览 input的H=224,W=224,经过4个stage,得到7 * 7 * C的输出。 如果做分类的话,可以做一个拉直,然后连接分类头即可。 pytorch中做分类任务时,前向传播代码为: def forward(self, x):...
上图为Swin Transformer的网络结构图,可知,沿用了VIT的Patch思想,对图像进行分割裁剪为Patch,注意是采用卷积实现的Patch,源码实现如下图所示。 同时,Swin Transformer有两种,W-MSA和SW-MSA 与W-MSA相比,SW-MSA中的S为Shifted,为滑动窗口Shifted Window 4 迁移学习及改进策略 4.1 迁移学习 基于Transformer的模型依赖大...
3. 从源码角度展开讲解Swin Transformer 3.1.Patch Partition 3.2.开始执行封装好的swin-Transformer Stage操作 3.2.1.Block之W-MSA 3.2.2. 相对位置编码 3.2.3. Block之SW-MSA 3.3.3.Patch Merging 4,总结 5.论文详细阅读 Abstract 1. Introduction 2. Related Work 3. Method 3.1. Overall Architecture 3.2...
3. 先进入你想创建项目的文件夹,右键“在terminal中打开”,创建虚拟环境并激活。 4. 安装pytorch:在官网(PyTorch)中根据设备型号选择,然后自动生成一个命令,在terminal中执行即可。 我的设备型号及命令 注意这里装的torch版本号为1.8.2,torchvision为0.9.2,与链接①中略有不同(1.8.0,0.9.0),后面mmcv安装时的链...
SwinTransformer,作为近年来计算机视觉领域的一大突破,已成为众多研究者与开发者的研究热点。其出色的性能和简洁的结构,使其在图像分类、目标检测和语义分割等任务中表现出了卓越的能力。本文将深入探讨SwinTransformer的原理,并通过具体代码实例,帮助读者更好地理解和掌握这一先进的技术。
1、Swin-Transformer分割源码(已跑通) 2、关于swin transformer原理的一些补充理解 3、Swin-Unet(分割改编) 一. 概要 最近swin-transformer大火,代码开源两天,girhub直接飙到1.9k。估计接下来关于和swin-transformer相结合的各种网络结构paper就要出来了,哈哈,我也是其中的一员,拼手速吧各位。它的原理网上的博客已经讲...
最后对于分类网络,后面还会接上一个Layer Norm层、全局池化层以及全连接层得到最终输出。图中没有画,但源码中是这样做的。 pytorch实现 model.py """ Swin Transformer A PyTorch impl of : `Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows` ...
Patch Merging的作用是对图像进行降采样,类似于CNN中Pooling层。Patch Merging是主要是通过nn.Unfold函数实现降采样的,nn.Unfold的功能是对图像进行滑窗,相当于卷积操作的第一步,因此它的参数包括窗口的大小和滑窗的步长。根据源码中给出的超参我们知道这一步降采样的比例是 ...
从源码上看在进入和离开窗口时,embedding都会有形状的改变,分别为window_partition,作用是把大小为B*N*D的输入转成窗口的格式。在经过attention计算后,再使用window_reverse转回去。 整个block的计算公式可以写为: window-partion 比如说我们的输入是一个224*224*3的图像,在经过patch embedding后得到56*56*96的结果...