Swin transformer的创新点 | swin transformer模型在继承注意力机制的基础上,结合了CNN卷积神经网络的优点,对特征图进行了4倍,8倍,16倍的下采样(下图左上),这样就可以大大增加实例分割与对象检测的精确度。 但是vision transformer模型一直采用的是16倍的下采样。这样特征图也维持16倍的下采样,针对实例分割任务,精度...
Patch Merging:在每个Stage中,Swin Transformer通过Patch Merging模块降低图像的分辨率。Patch Merging操作能够有效地融合不同分辨率的图像信息,同时为模型提供更丰富的上下文信息。注意力计算:Swin Transformer采用自注意力机制来捕捉图像中的关键信息。通过在每个位置上计算注意力权重,能够关注到图像的不同区域,从而更好地理...
包括如下步骤:步骤1:可见光图像感知增强;利用感知增强模块PEM提高可见光图像的质量;步骤2:低级语义特征提取;将预处理后的可见光图像和原始的红外图像通过三次连续卷积得到低层特征图;步骤3:高级语义特征提取;将低层特征图进行嵌入编码以展平高、宽维度,生成符合SwinTransformer处理要求的序列向量: 其中,表示编码后的输...
针对图像特征提取时,由于图像上下文信息以及图像细节丢失,易导致融合图像的纹理不够清晰,结果不够显著的问题;因此,提出了一种基于残差Swin Transformer模块的红外与可见光图像融合模型,即STB-Fusion模型.红外和可见光图像融合不仅能提供可见光图像丰富的纹理细节和结构信息,还能保留突出的红外目标,以更有效地应用在后续任务...