Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述,Swin Transformer在图像分类数据集ImageNet-1K上取得了87.3%的准确率,在目标检测数据集COCO上取得了58.7%的box AP和51.1%的mask AP,在语义分割数据集ADE20K上去的了53.5%的mIoU。
首先由论文可知,一个window内有7×7=49个patch,而每一个patch其实就是一个向量。以左下角的红色window为例,将该Windows中的patch铺平可得如图7所示: 图7 由于窗口的移动距离是3,而窗口的宽是7,故左下角的红色window内,3有4×7=28个,而6有3×7=21个(为什么是移动3,为什么窗口宽是7,因为论文给你设计好...
论文翻译:Swin Transformer 论文:Liu Z, Lin Y, Cao Y, et al. Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows[J]. arXiv preprint arXiv:2103.14030, 2021. Abstract: 本文提出了一种新的视觉Transformer,称为Swin-Transformer,它可以作为计算机视觉的通用骨干。Transformer从语言到视觉的...
这篇论文提出了一个新的 Vision Transformer 叫做 Swin Transformer,它可以被用来作为一个计算机视觉领域一个通用的骨干网络 之所以这么说,是因为ViT 在结论的部分指出,他们那篇论文只是做了分类任务,把下游任务比如说检测和分割留给以后的人去探索,所以说在 ViT 出来之后,大家虽然看到了Transformer在视觉领域的强大潜力...
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ...
论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 论文用的是2021 8月17日的版本。 Swin Transformer是ICCV 2021的最佳论文,这一篇论文是继Vit之后的Transformer在CV领域的巅峰之作。 在paperwithcode上可以看到,SwinV2版本已经将coco数据集的精确度刷到了63.1%,而卷积系列还在50%+。Swin很...
MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导致NLP的BERT很难直接迁移到CV。但是vision transformer的出现已经解决这个问题; 图像和文本的信息密度不同,文本是高语义的人工创造的符号,而图像是一种自然信号,两者采用masked au...
结合V1论文解读,我们似乎从两个角度对相对位置编码进行了解读,相信已经说的比较清楚了!Top --- Bottom 扩大模型容量和窗口分辨率当我们放大Swin transformer的容量和窗口分辨率时,我们观察到两个问题。放大模型容量时的不稳定性问题。当我们将原始Swin Transformer模型从小尺寸放大到大尺寸时,深层的激活值会显著增加。
『论文笔记』Swin Transformer 目前transform的两个非常严峻的问题 受限于图像的矩阵性质,一个能表达信息的图片往往至少需要几百个像素点,而建模这种几百个长序列的数据恰恰是Transformer的天生缺陷; 目前的基于Transformer框架更多的是用来进行图像分类,对实例分割这种密集预测的场景Transformer并不擅长解决。
这篇论文的作者主要包括中国科学技术大学的刘泽、西安交通大学的林宇桐、微软的曹越和胡瀚等人。该研究提出了一种新的 vision Transformer,即 Swin Transformer,它可以作为计算机视觉的通用骨干。 相比之前的 ViT 模型,Swin Transformer 做出了以下两点改进:其一,引入 CNN 中常用的层次化构建方式构建分层 Transformer;其二...