Swin Transformer 是在 Vision Transformer 的基础上使用滑动窗口（shifted windows, SW）进行改造而来。它...
改进的话，比如在知识蒸馏、特征融合、样本量以及泛化能力几个方面对Transformer进行改进。比如在Transformer...
35、第一,本发明提出一种基于改进swin-transformer的网络攻击识别模型方法,加入cbam注意力的卷积特征提取层有效提高了模型的特征提取能力,swin transformer中的层级构建和窗口式自注意力能够有效从特征图全局提取信息,更好地提取图像特征实现识别准确率的提升。 36、第二,在模型的前端加入的cbam-resnet模块,可利用卷积神...
针对水下图像对比度低,噪声大和色彩偏差等问题,以生成对抗网络(GAN)作为核心框架,提出一种基于Swin Transformer的生成对抗网络水下图像增强模型SwinGAN(Generative Adversarial Networks Based on Swin Transformer).首先,生成网络部分遵循编码器-瓶颈层-解码器的结构设计,在瓶颈层将输入的特征图分割成多个不重叠的局部窗口...
用transformer基础架构直接应用在遥感任务上面已经屡见不鲜了，尤其是在大模型时代。而对已有的transformer...
2.我们创造性的提出把一维故障信号不转为二维图片（对数据进行堆叠）进行基于顶会模型 SWinTransformer 的...
并行故障诊断模型 | 独家原创 | 基于 2D-SWinTransformer + 1D-CNN-SENet并行故障诊断模型为满足高水平论文服务和毕业论文的需求,我们推出一种基于视觉顶会论文 SWinTransformer 的改进模型,并提供 CWRU西储大学轴承数据集和东南大学轴承数据集上的实验,以及相关对比实验、模型消融实验,通过实验证明,我们的模型具有超强...
但是由于图片尺寸的问题,又由于VIT模型使用全局的注意力机制,就大大增加了计算量,随着图片尺寸的增加。其计算复杂度更是成倍的增加,随着注意力机制可以应用到CV领域,但是这么大的计算复杂度,也让人生而可畏。 随着微软发布的SWIN transformer模型的发布,其大大改善了模型的计算复杂度,其改进点是把图片打成一个一个窗...
1. 自注意力机制:Transformer 模型引入了自注意力机制,使得模型能够在一个序列中同时关注不同位置的信息,从而提高了模型的表示能力和学习效率。这种机制使模型能够更好地捕获序列中的长期依赖关系和模式。 2. 并行计算:不同于循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)需要按顺序处理序列数据。由于自注意力机制的特性...
一、SW-MSA（Shifted Windows Multi-Head Self-Attention）首先来看一个公式：Self-Attention score 可以...