总结 众所周知,self-attention的时间复杂度是O(n^2),一种减轻self-attention时间复杂度的方法是利用sparse attention(稀疏注意力机制),sliding window attention(swa,滑动窗口注意力机制) 就是其中一种。 最近…
本文主要有两点创新,一个是水平垂直window-attention,相较于swin在一个local-window上做self-attention,本文通过将输入特征等分为两份,一份做水平window-attention,一份做垂直window-attention,以在同一个module中获得全局注意力。另一个是局部增强位置编码,通过利用3*3深度卷积于V上,并将该结果直接添加到attention的...
在SepViT块中,每个Window内的局部信息通信是通过DepthWise Self-Attention(DWA)实现的,Window间的全局信息交换是通过PointWise Self-Attention(PWA)进行。 3.2 深度可分离自注意力机制1、Depthwise Self-Attention(DWA) 与一些开创性的作品类似,SepViT是建立在基于Window的Self-Attention方案之上的。首先,对输入特征图执行...
见名知义:在传统的backbone后面添加Self-attention/Transformers结构。我们的工作探索了Transformer对基本视觉特征提取的适应,是对这些工作的补充。 2.4 基于Transformer的backbone 与Swin Transformer最相关的工作是ViT和它的继承者。ViT的开创性工作是在不重叠的中等尺寸图像块上直接应用一种Transformer结构进行图像...
WSA-YOLOv5s: improved YOLOv5s based on window self-attention module for ship detection 来自 Springer 喜欢 0 阅读量: 5 作者:ZhouWeina,WangHong,WuXintao 摘要: detection from visual image (SDVI) plays a significant role in terminal management, cross-border ship detection and marine target ...
Self-attention with relative position representations. arXiv:1803.02155 [cs.CL], 2018. Srivastava et al. (2014) Nitish Srivastava, Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Ruslan Salakhutdinov. Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting. JMLR, 2014. Su...
self-attention layers目前被学者热衷与替换ResNet中的某个卷积,这里主要是基于局部窗口优化,它们确实是提高了性能。但是提高性能的同时,也增加了计算复杂度。我们使用shift windows替换原始的滑动窗口,它允许在一般硬件中更有效地实现。 2.3 Self-attention/Transformers 作为 CNNs 的补充 ...
This article argues that an enhanced understanding of the dynamics of language change can be gained by uniting two perspectives whose intimate relationship has not previously been subject to linguists' attention: language change as a his... G Sankoff - 《Language》 被引量: 0发表: 2019年 Anomalo...
通过仔细的画图分析才终于搞懂Swin-Transformer的shifted-window self-attention的算法和背后原理,上次读到这么令人兴奋的论文还是3年前,敬请期待Swin-Transformer的解读文章。 发布于 2021-03-30 23:24 写下你的评论... 2 条评论 默认 最新 huxiao64
首先是self-attention,它的计算公式如下: Q=xW_Q,K=xW_K,V=xW_V\\ x_{out}=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{h}})\cdot V\cdot W_O+x\\对于Q,K,V ,需要保存它们共同的输入 x ,输入 x 的形状为 [b,s,h] ,显存占用为 2*bsh=2bsh。 对于QK^T 矩阵乘法,需要保存 Q,K ,两个张量的形状均...