1. 替代标准多头自注意力模块:Swin Transformer使用基于移动窗口的多头自注意力(MSA)模块替代了传统Transformer块中的标准多头自注意力模块,其他层保持不变。每个Swin Transformer块由一个基于移动窗口的MSA模块组成,后跟一个两层的MLP,中间包含GELU非线性激活函数。在每个MSA模块和MLP之前都会应用一个LayerNorm(LN)层,...
Swin Transformer的这些特性使其与广泛的视觉任务兼容,包括图像分类(在ImageNet-1K上的top-1准确率为87.3)和密集预测任务,如目标检测(在COCO test-dev上的框准确率为58.7,掩码准确率为51.1)以及语义分割(在ADE20K val上的mIoU为53.5)。其性能大幅超越了之前的最佳水平,在COCO上框准确率提高了+2.7,在掩码准确率提...
完整代码:YOLOv8改进 | 主干网络 | 在backbone添加Swin-Transformer层【论文必备】——点击即可跳转 4. 总结 注意力机制是提高模型性能最热门的方法之一,本文给大家带来的教程是添加Swin-Transformer到backbone中。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码放在文章的最后...
self.blocks = nn.Sequential(*[SwinTransformerLayer(dim=c2, num_heads=num_heads, window_size=window_size, shift_size=0 if (i % 2 == 0) else window_size // 2) for i in range(num_layers)]) def forward(self, x): if self.conv is not None: x = self.conv(x) x = self.blocks...
本文给大家带来的改进机制是利用Swin Transformer替换YOLOv8中的骨干网络其是一个开创性的视觉变换器模型,它通过使用位移窗口来构建分层的特征图,有效地适应了计算机视觉任务。与传统的变换器模型不同,Swin Transformer的自注意力计算仅限于局部窗口内,使得计算复杂度与
5. 窗口间的位移:为了在连续层之间实现更高效的硬件实现,Swin Transformer提出在连续层之间位移窗口,这样的位移允许跨窗口的连接,同时维持计算的高效性。 6. 相对位置偏置:在计算自注意力时,Swin Transformer包括了相对位置偏置B,以增强模型对不同位置之间关系的学习能力。
通过扩大容量和分辨率,Swin Transformer 在四个具有代表性的视觉基准上创造了新记录:ImageNet-V2 图像分类的84.0% top-1 准确率,COCO 对象检测的63.1 / 54.4 box / mask mAP,ADE20K 语义分割的59.9 mIoU,和86.8%Kinetics-400 视频动作分类的前 1 准确率。我们的技术通常适用于扩大视觉模型,但尚未像 NLP 语言...