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。
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...
「【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...
在encoder中输入sentence的所有信息都被压缩到了最后一个隐层中，然后再通过decoder基于这个隐层的输出向量...
MAE是由凯明大神提出的,在CV领域中,Masked Autoencoders(MAE)是一种scalable的自监督学习器。MAE方法很简单:我们随机mask掉输入图像的patches并重建这部分丢失的像素。 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...
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...
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。
Transformer Encoder的输出会进入到Decoder中，Decoder的输入也为可训练的N个position embedding，对应预测N...
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...
首个基于纯Transformer的U-Net形的医学图像分割网络,其中利用Swin Transformer构建encoder、bottleneck和decoder,表现SOTA!性能优于TransUnet、Att-UNet等,代码即将开源! 作者单位:慕尼黑工业大学, 复旦大学, 华为(田奇等人) 摘要 在过去的几年中,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析中取得了里程碑式的进展。尤其是,基于U形...