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...
论文详解:Swin Transformer shenhao Swin Transformer解析 德怀特 Swin Transformer for Segmention 学习记录 引言Swin Transformer(以下称为swinTrans) 已经出来有段时间了,在各大视觉任务上也取得了不错的成绩。网络上也有很多优秀的解读,比如 zzzk:图解Swin Transformer ,但大多为分类任务的… sxfzzz Swin Transformer...
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。
在计算self-attention时,论文参考当前一些研究的做法,在进行相似度计算时为每个head加入相对位置偏置(relative position bias) $B\in \mathbb{R}^{M^2\times M^2}$,注意区别于常规相对位置编码的做法: 其中$d$是Q、K、V特征的维度,$M^2$是窗口中的图像块数。由于每个轴方向的相对位置均在$[−M +...
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...
今天给大家介绍一篇Swin Transformer如何对CNN形成降维打击的论文。论文作者来自中国科技大学、西安交通大学、MSRA、清华大学等机构。本文介绍了一种称为Swin Transformer的新型Transformer,通过引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer以及引入locality思想解决Transformer迁移至CV上的scale和分辨率的问题。
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...
1. 论文信息 原文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030 官网地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 2. 网络框架 2.1 swim VS vit 从图中可以得到,Swin相较于ViT的区别在于:Swim模型的特征图具有层次性,随着特征层加深,特征图的高和宽逐渐变小(4倍、8倍和16倍下采样); ...
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...
几篇论文实现代码:《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》(2021) GitHub:https:// github.com/microsoft/Swin-Transformer 《Learning to Optimize: A Primer and A Ben...