在ViT中只是使用了Transformer的Encoder而没有使用Decoder。ViT的问题:它没有考虑文本和视觉信号的不同,它只能做图像分类,对于目标检测和图像分割没有相应的尝试。 Swin Transformer提供了更加通用的基于Transformer的计算机视觉任务的主干网络,并且能应用到多种计算机视觉任务中,如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等...
所以可以认为宽高缩小一半,channel多一倍。是在做一个去除冗余信息,抽取关键信息的一个步骤(encoder)。 还有就是我一开没有看代码的时候,我一直以为这个4个小块,变成1个的时候,是用的Conv操作,用1*1的kernel去实现这个降维的操作,看了代码才发现是Linear的操作, 所以还是要看源代码啊。我感觉用Conv估计也行。
「【如果你对ViT模型熟悉的话就会发现,这里基本是一样的。在ViT代码中这步操作是直接通过卷积实现的,Swin Transformer这部分代码同样是由一个卷积实现】」 现在我们得到的是\frac{H}{4}×\frac{W}{4}×C的特征图,下面会通过Swin Transformer Block结构,这里我们可以先将其理解为ViT中的Transformer Encoder结...
MAE采用encoder-decoder结构,但属于非对称结构,一方面decoder采用比encoder更轻量级设计,另外一方面encoder只处理一部分patchs(visible patchs,除了masked patchs之外的patchs),而decoder处理所有的patchs,如上图。这也就是为什么MAE能够只用较少的内存和计算消耗就能训练大的encoders MAE采用很高的masking ratio(比如75%甚...
下图是Q-KV方法在Encoder-Decoder框架中的实例表示,Source序列表示Key序列,其有着固定的Value值,Target中的每一个Y都表示不同的Query向量,每一个Y与所有的X进行计算后得到语义编码C就是最终的注意力值。 自注意力机制 在实际的应用中,自注意力机制(Self Attention)也得到了广泛的应用。自注意力很好理解,一般的注...
Transformer模型通常由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,分别用于处理输入序列和生成输出序列。 编码器(Encoder): 多层自注意力机制:编码器通过多个自注意力层,逐层提取输入序列的特征。每一层自注意力机制都能够全局地捕捉序列中的依赖关系。
3.Transformer Encoder:在Swin Transformer中,Transformer结构被用作核心的计算单元。通过多层的Transformer编码器堆叠,可以实现复杂的特征交互和信息融合。在每一层编码器中,自注意力机制(Self-Attention)和位置注意力机制(Positional Attention)被用来捕获图像中的长距离依赖关系。 4.Shift Window:在传统的Transformer结构中...
Vision Transformer 用的是Encoder only类型,主要用的就是Transformer Encoder模块 VIT的想法就是将Transformer应用到图像识别上去 但是直接应用有个问题,NLP是单词为单位,一句话的词数还是比较少的,但是图片的基本单位是一个个像素点,数量多得多,导致计算量会非常的大。
UNet3+Swin TransformerPatch mergingA SwinE-UNet3+ model is proposed to improve the problem that convolutional neural networks cannot capture long-range feature dependencies due to the limitation of receptive field and is insensitive to contour details in tumor segmentation tasks. Each encoder layer of...
2. Swin Encoder:Swin Encoder由多层基本的Transformer Encoder模块组成,每个Encoder模块由多个Swin Block组成。Swin Block引入了窗口机制和跨层局部连接,有效提高了模型在处理长距离依赖关系时的性能。 3. Positional Encoding:为了引入位置信息,Swin Transformer模型还引入了一种新的位置编码方式,称为Shifted Window Positio...