前面写了一篇文章记录我对 PVT (Pyramid Vision Transformer) 的理解,在 PVT 发表的同一时期,微软亚洲研究院发表的 Swin Transformer 与 PVT 解决的是 ViT 同样的问题,甚至连大体思路都很相似,有人戏称他们为 Convolutional Transformer。 Swin Transformer 的提出可以说是里程碑式的,在学术界引起了巨大的反响,网络上...
在这部分作者对比了Vision Transformer和Swin Transformer的结构区别,如下图所示: 在这里插入图片描述 可以看出主要区别有两个: 层次化构建方法(Hierarchical feature maps) :Swin Transformer使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法。 对于计算机视觉的下游任务,尤其是密集预测型的任务(检测、分割),有多尺寸的特征至关...
Swin Transformer是由微软亚洲研究院在今年公布的一篇利用transformer架构处理计算机视觉任务的论文。Swin Transformer 在图像分类,图像分割,目标检测等各个领域已经屠榜,在论文中,作者分析表明,Transformer从NLP迁移到CV上没有大放异彩主要有两点原因:1. 两个领域涉及的scale不同,NLP的token是标准固定的大小,而CV的特征尺...
与Transformer不同的是,Swin Transfomer采用的是层级式的结构,不同阶段的swin transformer blocks(一个阶段有两个swin transfomer block)接收的输入是不一样的。每个窗口内patch的数量虽然是固定的,但patch的嵌入维度是不一样的,因此需要重新编码。此外,由于swin transformer采用的是分窗口注意力计算,因此不同窗口间的位...
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Vision Transformer 用的是Encoder only类型,主要用的就是Transformer Encoder模块 VIT的想法就是将Transformer应用到图像识别上去 但是直接应用有个问题,NLP是单词为单位,一句话的词数还是比较少的,但是图片的基本单位是一个个像素点,数量多得多,导致计算量会非常的大。
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...
Vision Transformer和MLP-Mixer是深度学习领域最新的两个体系结构。他们在各种视觉任务中都非常成功。视觉Vision Transformer的性能略好于MLP-Mixers,但更复杂。但是这两个模型非常相似,只有微小的区别。本文中将对两个模型中的组件进行联系和对比,说明了它们的主要区别,并比较了它们的性能。简介 Transformer自2016年引入...
2. CV 比起 NLP 需要更大的分辨率,而且 CV 中使用 Transformer 的计算复杂度是图像尺度的平方,这会导致计算量过于庞大, 例如语义分割,需要像素级的密集预测,这对于高分辨率图像上的Transformer来说是难以处理的。 Swin Transformer 就是为了解决这两个问题所提出的一种通用的视觉架构。Swin Transformer 引入 CNN 中...