一、原始Transformer中的mask机制 self-attention,可以理解为:以某一特征 hi 和其它所有特征 hj(j=1,2,...,L) 的相似度作为权重 aij(j=1,2,...,L) ,完成加权平均 Σjaij⋅hj。 在原始Transformer中,我们要处理的是一个长为 L 的一维序列。在某些NLP任务中,比如说机器翻译中译英,一般使用的是Encoder...
最终Mask就是上图所示。阴影部分给的0，不要的给的-100。因为softmax是取exp，exp越小越接近于0.一...
安装配置好之后,在configs/swin下可以看到官方实现的几个mask_rcnn算法,这里采用mask_rcnn_swin-s-p4-w7_fpn_fp16_ms-crop-3x_coco.py 之后建立一个checkpoint文件夹,下载mask_rcnn_swin-s-p4-w7_fpn_fp16_ms-crop-3x_coco_20210903_104808-b92c91f1.pth和swin_small_patch4_window7_224.pth两个模型权...
将序列转置就是QK相乘,进行矩阵相乘,33,66的区域是可以做自注意力,而36,63是不应该做自注意力,等会要将其mask掉。因此作者设计了一个掩码模板,要的区域设置为0,不要的设置为-100(就是一个负的很大的数),将掩码矩阵与计算出的矩阵相加,因为原来的矩阵里就是很小的小数,33和66区域与0相加保留,63和36区域...
(2)mask (3)还原shift 6.PatchMerging 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。
如何将swin transformer加到maskrcnn swin transformer unet,SwinTransformerSwintransformer是一个用了移动窗口的层级式(Hierarchical)transformer。其像卷积神经网络一样,也能做block以及层级式的特征提取。本篇博客结合网上的资料,对该论文进行学习。摘要本篇论文提
同样在目标检测任务中,本文提出的架构不仅超过了DeiT,同时也大幅优于各种基于卷积的先进架构。在COCO test-dev上实现了58.7 box AP 和 51.1 mask AP,分别超过了先前最好模型2.7和2.6个点。 最后在语义分割任务上,这一模型在ADE20k上比先前最好的SETR模型高出了3.2的mIoU,实现了最先进的性能。
屠榜各大CV任务！Swin Transformer对CNN的降维打击 Swin Transformer有多强？！目标检测在COCO上刷到58.7 AP（目前第一）实例分割在COCO上刷到51.1 Mask AP（目前第一）语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU（目前第一）论文: https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码: https://github.com/microsoft/Swin-...
在解码器中,在 self attention 的 softmax 步骤之前,将未来的位置设置为 -inf 来mask这些位置,这样做是为了 self attention 层只能关注输出序列中靠前的一些位置。 Encoder-Decoder Attention 层的工作方式与 multiheaded self-attention 类似,只是它用下面的层创建其 Queries 矩阵,从编码器栈的输出中获取 Keys 和...
因此在训练的时候需要使用一个mask来把整个句子中属于当前词之后 的词汇屏蔽掉。实际做法是在self-...