二、VIT与swin transformer 的对比 以介绍swin transformer为主,有三大特点 基于窗口的自注意力机制 滑窗操作 层级设计 基于窗口的自注意力机制 将一幅图像划分为若干个窗口,每个窗口里有若干个patch,在每个窗口中进行自注意力,每个patch相当于一个单词。下面左图中,红色边框为窗口,灰色边框为patch。 滑窗操作 基于...
答:我认为在卷积网络中像素点之间的是没有乘法的,而在transformer中像素点之间是有乘法的,这就让模型的表达能力更强,但是由于像素点之间存在乘法,就会导致反向传播的时候,更新参数比较“乏力”,所以transformer需要更多的数据喂入。 Multi-Head Attention 定义:Multi-Head就是将每个向量得到的(q,k,v)分为多份(多个...
并且加上位置编码(1D/2D/相对 的位置编码区别不大)。接下来和NLP完全一样的了。其实就是全连接层然后输出。 VIT几乎没有用归纳偏置,得从头学,因此小数据集变现不如卷积(局部性和平移不变性)。 swin transformer: 简单来说即为,多尺度的VIT,把多尺度的设计融入到了transform中。(借鉴了很多CNN的小技巧) 重点:...
Swin Transformer, 引入了类似于 CNN 的滑窗和层级结构,引入了局部性,也减少了计算量。 BEiT。 BEiT 模型使用受 BERT启发并基于 VQ-VAE 的自监督方法,性能优于有监督的预训练 vision transformers。 DINO,是一种自监督训练方法。使用 DINO 方法训练的视觉 Transformer 显示出卷积模型所没有的非常有趣的特性,无需...
接着，Swin就分成4个Stages，每个Stage的操作基本上相同。每个Stage里面包含一个Swin Transformer Block和...
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
因此使用pure transformer（vit）和swin transformer，两者首先在纯图像任务上：swin因为其一定程度上借鉴了...
给大家整理了一份Transformer学习资料包 1,Swin、BERT、VIT、DETR四大Transformer核心模型课件+源码资料 2,上百篇Tr...
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