Swin Transformer Block Swin Transformer Block是Swin Transformer的核心部分,首先明确Swin Transformer Block的输入输出图片维度是不发生变化的。图中的x2表示,Swin Transformer Block有两个结构,在右侧小图中,这两个结构仅有W-MSA和SW-MSA的差别,这两个结构是成对使用的,即先经过左边的带有W-MSA的结构再经过右边带...
在前面的章节中,我们学习了SwinTransformer的整体框架,其主要由Patch Merging模块与SwinTansformer Block模块组成, Patch Embedding 在输入进Swin Transformer Block前,需要将图片切成一个个 patch,然后嵌入向量。 具体做法是对原始图片裁成一个个window_size*window_size的窗口大小,然后进行嵌入。 这里可以通过二维卷积层,...
传统的VIT将图片打成一个一个的patch,一般是16 x 16个patch,从始至终代表的尺寸都是不变的,每一层的transformer block看到的token(即patch)尺寸都是16倍的下采样率(即16x16),虽然其可以通过全局的自注意力操作达到全局的建模能力,但对多尺寸特征的把握就会弱一些。 对于视觉任务下游任务(如检测,分割),多尺寸...
所以Swin Transformer又加上了第二个Transformer Block。这个Block的窗口最好与上一个Block的窗口有很多交集,这样注意力就更全局了。在窗口大小不变的情况下,理想的窗口显然是这样的: 图1. 黑色的是第一个Block的窗口,浅色的是第二个Block的窗口 看上去,这个浅色的窗口就是黑色的窗口移位了 (\frac{M}{2},\fra...
7.分层计算(执行后续的Block) 8.输出层 Swim Transformer是特为视觉领域设计的一种分层Transformer结构。Swin Transformer的两大特性是滑动窗口和层级式结构。 1.滑动窗口使相邻的窗口之间进行交互,从而达到全局建模的能力。 2.层级式结构的好处在于不仅灵活的提供各种尺度的信息,同时还因为自注意力是在窗口内计算的,所...
重点来了,先看Swin Transformer Block结构图: 图2 图1中可以看到Stage1、2、4都有两个Swin Transformer Block,Stage3有6个Swin Transformer Block。我们以Stage1为例,输入和输出是一样的,都是1,1600,96。这块的重点两个个部分: (1)Window Partition ...
Encoder, Bottleneck以及Decoder都是基于Swin-Transformer block构造的实现。 2.1 Swin Transformer block 图2 Swin Transformer block 与传统的multi-head self attention(MSA)模块不同,Swin Transformer是基于平移窗口构造的。在图2中,给出了2个连续的Swin Transformer Block。每个Swin Transformer由LayerNorm(LN)层、mult...
下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头数为3,其他的都类似。需要注意的是,在堆叠Swin Transformer Block时,含SW-MSA的块和含W-MSA的块是成对进行的,因此每一个stage的堆叠数都是偶数。(即就是第一块是W-MSA的Block时,则下一个块必须为SW-MSA)...
通过本文提出的Swin Transformer block单元对输入特征进行计算。后续的层一方面将相邻的2x2片元特征进行衔接融合得到4C维度的特征,并输入2C的融合特征,而另一方面,在水平方向上图像分辨率也变成了W/8xH/8,最终生成了W/8xH/8x4C的特征。 以此类推,随着blcok的叠加,特征的维度依次变成了W/16xH/16x8C和W/32xH/32...
Swin Transformer block:在得到图像块token后,连续使用多个包含改进自注意力的Transformer模块(Swin Transformer block)进行特征提取。 Patch Merging:为了构建层级特征,随着网络变深,通过Patch Merging层减少token的数量。第一个Patch Merging层将每个维度的 的相邻图像块特征concate起来,并在得到的 ...