Swin Transformer 网络包含多个阶段，每个阶段分辨率逐渐降低，通道数逐渐增加。这种设计类似于 CNN 中的分层设计，便于在不同尺度上提取特征。典型的 Swin Transformer 结构如下：Stage 1：输入图像被划分为固定大小的 Patch，每个 Patch 被映射到高维空间，进入多个 Swin Transformer Block，窗口大小固定。Stage 2 - 4...
Swin-Transformer结构 简单看下原论文中给出的关于Swin Transformer(Swin-T)网络的架构图。其中,图(a)表示Swin Transformer的网络结构流程,图(b)表示两阶段的Swin Transformer Block结构。注意:在Swin Transformer中,每个阶段的Swin Transformer Block结构都是2的倍数,因为里面使用的都是两阶段的Swin Transformer Block结...
1、swin transformer构建的feature map具有层次性,所以对目标检测、分割等任务更有优势 VIT直接下采样16倍,后面一直保持下采样倍率不变,无法像swin transformer一样构建具有层次性的特征层 2、swin transformer的feature map当中,用的是一个个窗口的形式将feature map分隔开,窗口之间没有重叠 vit当中是一个整体,没有进...
一、Vision Transformer参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer二、Swin-Transformer同上,参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transfor…
Swin Transformer:将卷积网络和 Transformer 结合 网络结构 层次化设计 Swin Transformer 块 W-MSA、SW-MSA 环状SW-MSA 前置知识:ViT:视觉 Transformer 论文地址:https://arxiv.org/abs/2106.13230 代码地址:https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer ...
详细介绍了Swin-Transformer网络的具体结构,包括Patch partition,Windows Multi-head Self-Attention(W-MSA), Shifted Windows Multi-head Self-Attention(SW-MSA), 相对位置偏执(relative position bias)等。知识分享官 知识 校园学习 人工智能 AI Swin-Transformer W-MSA SW-MSA 机器学习 MSA 深度学习 图像分类...
Swin Transformer,顾名思义,是一种结合了Swin Block和Transformer的深度学习模型。Swin Block是Swin Transformer的核心组件,它巧妙地融合了卷积网络和Transformer的优点。Swin Block的设计使得模型在保持空间信息的同时,能够捕获到长距离依赖关系,从而在处理图像等复杂数据时具有更高的准确性。 二、Swin Block的工作原理 Sw...
Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题,采用分层结构和移位窗口自注意力计算,适用于多种视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,性能超越先前最佳模型。此外,文章还展示了如何在YOLOv8中引入Swin Transformer,并提供了相关代码实现。
Swin Transformer的这些特性使其可直接用于多种视觉任务,包括图像分类(ImageNet-1K中取得86.4 top-1 acc)、目标检测(COCO test-dev58.7 box AP和51.1 mask AP)和语义分割(ADE20K53.5 val mIoU,并在其公开benchmark中排名第一),其中在COCO目标检测与ADE20K语义分割中均为state-of-the-art。
# 实现SwinTransformerBlock(模型最高层抽象模块,使用参数shift_size来区分W-MSA和SW-MSA) class SwinTransformerBlock(nn.Layer): def __init__(self, embed_dim, input_resolution, num_heads, window_size, shift_size=0, mlp_ratio=4.0, qkv_bias=True, qk_scale=None, dropout=0., attention_dropout...