Swin Transformer Block 我个人认为,这个是这篇文章最厉害的地方。 我觉得Patch Merging之类的操纵,其实大部分人都能想到。但是这个滑窗+Mask的方式确实是太巧妙了。 重点1torch.roll: x = torch.roll(shifted_x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2)), 实现这个图像的移动,简单的小例...
Swin Transformer的基础架构示意图 Swin Transformer中最重要的模块是基于移动窗口构建的注意力模块,其内部结构如下图所示,包含了一个基于移动窗口的多头自注意力模块(shifted windows multi-head self attention, SW-MSA)和基于窗口的多头自注意力模块(W-MSA),其他的归一化层和两层的MLP与原来保持一致,并使用了GELU...
使用这些技术和自监督预训练,该团队训练了一个具有30 亿参数的 Swin Transformer 模型,并将其有效地迁移到高分辨率图像或窗口的各种视觉任务中,在各种基准上实现了 SOTA 性能。 通过扩展容量和分辨率,Swin Transformer V2 在四个具有代表性的基准上刷新纪录:在 ImageNet-V2 图像分类任务上 top-1 准确率为 84.0%,...
Swin Transformer(Liu et al。,2021)是一个基于Transformer的深度学习模型,在视觉任务中取得了最先进的性能。与VIT不同Swin Transformer更加高效并且有更高的精度。由于Swin Transformer的一些特性,现在许多视觉的模型体系结构中,Swin Transformers还是被用作模型的骨干。本文旨在使用插图和动画为Swin Transformers提供全面的...
Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述,Swin Transformer在图像分类数据集ImageNet-1K上取得了87.3%的准确率,在目标检测数据集COCO上取得了58.7%的box AP和51.1%的mask AP,在语义分割数据集ADE20K上去的了53.5%的mIoU。
核心的Swin Transformer Block是两个一组构成的。前后两个Transformer Block中,除了注意力机制以外,其他的部分都和原版的Transformer是一样的。在注意力部分,第一个块是按窗口的注意力,第二个块是经过移位的窗口注意力。这样做的目的是,第二个块中的每一个窗口都会与第一个块中的四个相邻的窗口有交集,从而改善窗...
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。 2.层级式结构的好处在于不仅灵活的提供各种尺度的信息,同时还因为自注意力是在窗口内计算的,所以它的计算复杂度随着图片大小线性增长而不...
因此学习Swin-Transformer源码及其使用,记录如下。 1 Run Swin-T python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 --master_port 12345 main.py --cfg configs/swin/swin_tiny_patch4_window7_224.yaml --data-path data --batch-size 128 ...
Swin Transformer 和 ViT 对比图: 滑动窗口能实现卷积网络的效果,对局部特征的提取,大大节省计算量。 层次化设计 网络结构,采用层次化设计: 图(a),从左往右看: Patch Partition:先把图像切分为固定大小的图像块 Linear Embeding:进行嵌入位置向量 Basic Layer:再分 4 个阶段,每个阶段都在缩小分辨率(从 ...
一、Swin Transformer诞生的背景 1.1 VIT的缺陷 之前在介绍VIT原理时,我们提过VIT的一个重要意义是:证明Transformer对CV和NLP的大一统性。因此VIT几乎是将Transformer encoder部分完全搬运过来(也可理解为和Bert几乎一致),然后将图片分割成pacth的形式,每个patch即等同于NLP中的一个token向量,如此一来完全以训练语料的方...