与Vit不同，本Window内的Visual Tokens去算自己内部的attention，这和Vit的Multi-head attention没有本质...
我认为，在图像和文本任务上，两者的注意力区域是不同的：对于文本，尤其是长文本，他的注意力包括了很...
直观地说,层次视觉 Transformer(例如,Swin Transformer)更善于捕捉多级视觉特征。它与 ViT 有三个主要区别: 1)架构被划分为几个阶段,在整个正向传播过程中,空间分辨率不是固定的,而是逐渐缩小;2)为了处理相对较大的 token 映射,将自注意计算限制在窗口网格内,并跨层移动窗口分区;3)全局位置编码被相对位置编码取代—...
Swin Transformer引入了层次化的特征表示,逐层增加特征图的分辨率。 Swin Transformer通过窗口注意力机制(window attention)来进行局部注意力计算,每个窗口内进行自注意力计算,同时通过窗口的滑动(shifted window)机制来引入跨窗口的交互,这样既保留了局部信息,又捕捉到了跨区域的上下文信息。 Swin Transformer在图像中构建了...
这就是从官方源码那边clone下来的,区别在于我这里加了个pth文件,就是模型文件,我提供的百度网盘文件里面有,还有imagenet文件夹,这里面放着数据。 4 关于复杂度降低问题 Swin-transformer是怎么把复杂度降低的呢? Swin Transformer Block这个模块和普通的transformer的区别就在于W-MSA,而它就是降低复杂度计算的大功臣。
在计算self-attention时,论文参考当前一些研究的做法,在进行相似度计算时为每个head加入相对位置偏置(relative position bias)B∈RM2×M2B∈RM2×M2,注意区别于常规相对位置编码的做法: 其中dd是Q、K、V特征的维度,M2M2是窗口中的图像块数。由于每个轴方向的相对位置均在[−M+1,M−1][−M+1,M−...
“对于这一个目标来说,我们此前的工作已经从某种程度上验证了在解决视觉和语言问题上,方法论并没有本质区别。既然 ChatGPT 可以几乎可靠地解决几乎所有自然语言处理方面的问题,那么我相信,通用的视觉问题也是能够得到可靠解决的。”胡瀚如是说。参考资料: 1. Z., Liu. et al. Swin Transformer: Hierarchical ...
下图中的(a)是Swin-T的结构,但是不论哪个版本,Swin都包含4个"Stage",区别就是不同版本的Stage中的层数不同,以Swin-T为例,Stage 1有2层,Stage 2有2层,Stage 3有6层,Stage 4有2层。有没有发现各个Stage的层数都是偶数?再看下图中的(b),两个连续的Swin Block(层),实际上这两层组成了一个大的“基本...
强调了其通过扩展容量和分辨率缩小了视觉模型与语言模型之间的差距，促进了两个领域的联合建模。综上所述，本文系统地探讨了Swin Transformer中window-size和patch-size的区别，通过提出和应用创新技术，成功地将模型扩展到30亿参数量，实现了在视觉领域高分辨率图像处理的高效和准确训练。