12-1、swin-transformer思想和本质是【合集】全网最透彻Swin Transformer讲解的第1集视频,该合集共计3集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
Swin Transformer主流的视频行为识别的排行榜单里比较其他主流的方法模型小3倍,所需要的预训练数据量也小20倍, 相比于之前最好的方法ViViT,效果提升能达到3个点左右 自监督学习 Transformer可以和自监督学习结合。因为自监督学习需要对图像自编码更多的信息,需要更强大的表示能力,而Transformer表示能力比CNN更加强大,所以...
Swin Transformer的出现，解决了Vit在下游任务表现不好，计算量大等问题，证明了Transformer可以在各类图像...
Patch Merging:每个阶段都会先合并图像块(降低图像分辨率) Swin Transformer Block:基本构建单元,由局部窗口交互、全局窗口交互和转换层组成,用于在局部和全局范围内进行特征交互。 Swin Transformer 块 图(b),就是 Swin Transformer Block 具体细节: MLP:多层感知器,就是一个分类网络 LN:层归一化 W-MSA:窗口多头自...
ResNet和视觉transformer以及swin transformer优缺点对比 视觉cnn,在过去的几年里,关于介绍卷积神经网络(CNN)的文档有很多,特别是它已经彻底改变了计算机视觉领域。在这篇文章中,我们将以神经网络的基本背景知识为基础,探索CNN是什么,了解它是如何工作的,并从头开始
关键是删除不必要的“局部单元间操作”,产生出结构简单的分层视觉 Transformer ,其中 mask-units 可以像普通视觉 Transformer 一样序列化。实验结果研究表明,HiViT 在全监督、自监督和迁移学习方面具有优势。特别是,在 ImageNet-1K 上运行 MAE 时,HiViT-B 比 ViT-B 的准确度提高了 0.6%,比 Swin-B 的速度提高...
公众号:系统之神与我同在 NLNet的退化问题 图解(自注意力学习就是不同的query会被相同的key所影响) 在计算机视觉中使用Transformer的第三个原因 强大的自适应计算因为卷积的效率是指数级的 本地关系网络(2019.4…
太牛了!屠榜的Swin Transformer做目标检测和实例分割!效果太惊艳!共计2条视频,包括:202112201405、人工智能入门资料包等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ...
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程