Swin Transformer是一种基于 Transformer 的视觉模型,由 Microsoft 研究团队提出,旨在解决传统 Transformer 模型在计算机视觉任务中的高计算复杂度问题。其全称是Shifted Window Transformer,通过引入分层架构和滑动窗口机制,Swin Transformer 在性能和效率之间取得了平衡,广泛应用于图像分类、目标检测、分割等视觉任务,称为...
Swin Transformer Block是Swin Transformer的核心部分,首先明确Swin Transformer Block的输入输出图片维度是不发生变化的。图中的x2表示,Swin Transformer Block有两个结构,在右侧小图中,这两个结构仅有W-MSA和SW-MSA的差别,这两个结构是成对使用的,即先经过左边的带有W-MSA的结构再经过右边带有SW-MSA的结构。 W-...
以下展示了Swin Transformer的模型参数,分为四中不同规模:Tiny、Small、Base、Larger。 如Swin-T:concat为Patch Partition和Patch Merging操作,4×4表明高和宽变为原来的1/4,96-d表示输出通道为96维。下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头数为3,其他的...
代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 因为Zhu老师讲的太好了,我就不班门弄斧了。大家直接去看zhu老师的B站视频讲解就好了。 讲下这里面的操作吧,我会按照B站的讲解顺序,写下这个代码,配合一起食用,效果更佳噢。 PatchMerging 这算是在CV里比较自然的操作,宽高缩小一半,channel多一倍。 在NL...
首先给出论文中的Swin Transformer架构图 左边是Swin Transformer的全局架构,它包含Patch Partition、Linear Embedding、Swin Transformer Block、Patch Merging四大部分,这四大部分我们之后会进行详细的介绍 右边是Swin Transformer Block结构图,这是两个连续的Swin Transformer Block块,一个是W-MSA,一个是SW-MSA,也就是说...
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...
这些缺点就引出了下文,即《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》。 Swin Transformer 上图是Swin Transformer的结构总览图和我对Swin Transformer画的思维导图,可以很明显的看到,它的结构是类似于CNN的分层式结构,这就是它相对于VIT的一大改进,而另一大改进则是将多头自注意力模块...
swin_transformer实现目标检测训练自己的数据集 前言 看过很多博主通过 Object Detection 实现了一些皮卡丘捕捉,二维码检测等诸多特定项的目标检测。而我跟着他们的案例来运行的时候,不是 Tensorflow 版本冲突,就是缺少什么包,还有是运行官方 object_detection_tutorial 不展示图片等等问题。
图丨卢萌（来源：卢萌）据了解，该工具的早期版本是基于卷积神经网络的方法构建的。自然语言处理模型架构 Transformer，尤其是 Swin Transformer 出现以后，该团队便以 Swin Transformer 为基础，重新构建了 ERnet，从而极大地优化了模型的训练过程，以及提升了识别和分析水平。具体来说，相较于传统的内质网识别工具，ER...
1.swin transformer的相对位置编码 2.窗口移动注意力SW-MSA介绍 3.PATCH merging 介绍 -- --- 02:32 1.在transformer中的encode不会改变输入与输出的维度大小。在这里,N=6,那么是先后通过6个编码器。通过第1层之后,不需要进行相对位置编码。 04:20 2.回顾vit模型, 可以分为5个步骤,分别是: 将图像切成为...