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...
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
(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。
此时9个窗格通过循环移位后由重新变回了4个窗格,保持了计算量的一致。此时每个窗格中包含了来自原来不同窗格中的特征图,此时要计算自注意力则需要引入一定的mask机制将不同窗格子窗格中的计算去除掉,仅仅计算同一个子窗格中的自注意力。实验表明这个机制使得模型的延时大大降低。
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。
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...
此时9个窗格通过循环移位后由重新变回了4个窗格,保持了计算量的一致。此时每个窗格中包含了来自原来不同窗格中的特征图,此时要计算自注意力则需要引入一定的mask机制将不同窗格子窗格中的计算去除掉,仅仅计算同一个子窗格中的自注意力。实验表明这个机制使得模型的延时大大降低。
在Attention中通过设置mask,让Shifted Window Attention在与Window Attention相同的窗口个数下,达到等价的计算结果。首先我们对Shift Window后的每个窗口都给上index,并且做一个roll操作(window_size=2, shift_size=1) 我们希望在计算Attention的时候,让具有相同index QK进行计算,而忽略不同index QK计算结果。最后正确的...