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Swin Transformer介绍

Swin Transformer开始的时候是使用4倍的下采样,也就是4*4的patch下采样后变成1个像素点。 主要技术创新 Swin Transformer的主要技术创新就是采用了局部化和偏移窗口(Shifted windows)。 Swin Transformer网络架构 首先图片送入网络,先经过块状分区(Patch Partition),再经过线性嵌入(Linear Embedding),再送入Swin Transformer 每个Swin Transformer Block是由两个连续的Swin Transformer Blocks所组成(见最右边),也就是我们上面说的Layer l和Layeer l+1层,其中Layer 3的Swin Transformer Block不是2个而是6个,表示有三个成对的Layer l和Layer l+1层。

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图解swin transformer

Swin-T和ViT 在各大图像任务上,Swin Transformer都具有很好的性能。 本文比较长,会根据官方的开源代码(https://github.com/microsoft/Swin-Transformer)进行讲解,有兴趣的可以去阅读下论文原文(https://arxiv.org/ 整体架构 我们先看下Swin Transformer的整体架构 ? Swin Transformer整体架构 整个模型采取层次化的设计,一共包含4个Stage,每个stage都会缩小输入特征图的分辨率,像CNN一样逐层扩大感受野。 而Swin-T这里则是作为一个可选项(self.ape),Swin-T是在计算Attention的时候做了一个相对位置编码 ViT会单独加上一个可学习参数,作为分类的token。

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    swin transformer源码解读

    2021年3月,微软提出Swin Transformer,把CV各大任务给屠榜了。。。。 我能放过它?我不能。。。总结下前段时间看了论文和代码梳理出来的swin_transformer框架和实现。 论文: https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer swin_transformer 介绍 1. swin_transformer优化点 swin_transformer对比之前Vit有两个改进点: 1.引入了CNN里常用的多层次transformers结构 Vit的尺度是不变的,不易于接入到下游任务中 [0ey3lw32ta.jpg] 2. swin_transformer如何优化 针对第一个优化点,论文使用的网络架构如下: [Swin transformer框架] 结构分为4个stage,stages 论文提出了4套参数模型,我们下面以Swin-T为例介绍。

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    Swin Transformer 之后,MSRA 开源 Video Swin Transformer,在视频数据集上SOTA

    』,Swin Transformer 惊艳所有人之后,MSRA 开源 〖Video Swin Transformer〗,效果如何? 作者通过Swin Transformer[1]来实现这一点,因为Swin Transformer也考虑了空间局部性、层次结构和平移等变性等假设偏置。 由于Video Swin Transformer改编于Swin Transformer,因此Video Swin Transformer可以用在大型图像数据集上预训练的模型进行初始化。 : 2.4 Initialization from Pre-trained Model 由于Video Swin Transformer改编于Swin Transformer,因此Video Swin 该模型从用于图像识别的Swin Transformer改变而来,因此它可以利用预训练的Swin Transformer模型进行参数的初始化。

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    Swin-Unet最强分割网络

    Swin-Unet是基于Swin Transformer为基础(可参考Swin Transformer介绍 ),结合了U-Net网络的特点(可参考Tensorflow深度学习算法整理(三) 中的U-Net )组合而成的新的分割网络 它与Swin Transformer不同的地方在于,在编码器(Encoder)这边虽然跟Swin Transformer一样的4个Stage,但Swin Transformer Block的数量为[2,2,2,1],而不是Swin Transformer的[2,2,6,2]。

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    Swin Transformer V2!MSRA原班人马提出了30亿参数版本的Swin Transformer!

    【写在前面】 在本文中,作者提出了将Swin Transformer缩放到30亿个参数的技术 ,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。 A Brief Review of Swin Transformer Swin Transformer是一个通用的计算机视觉主干网络,它在各种粒度的识别任务上都有很强的性能,包括区域级的目标检测、像素级的语义分割和图像级的图像分类 在Swin Transformer中,每个轴的相对位置范围位于[−M+1,M− 1],相对位置偏差由偏差矩阵 进行参数化。 Model configurations 作者为4种配置的Swin Transformer V2保持原始Swin Transformer的阶段、块和通道设置: C表示第一阶段中隐藏层的通道数。 经过调整的结构名为Swin Transformer V2,通过扩展容量和分辨率,它可以在多个数据集上达到SOTA的结果。

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    浅析Swin transformer模型(通俗易懂版)

    Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 1. 模型参数 以下展示了Swin Transformer的模型参数,分为四中不同规模:Tiny、Small、Base、Larger。 如Swin-T:concat为Patch Partition和Patch Merging操作,4×4表明高和宽变为原来的1/4,96-d表示输出通道为96维。 下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block,窗口大小维7×7,输出通道维度为96,多头注意力机制的头数为3,其他的都类似。 需要注意的是,在堆叠Swin Transformer Block时,含SW-MSA的块和含W-MSA的块是成对进行的,因此每一个stage的堆叠数都是偶数。

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    【图像分类】Swin Transformer理论解读+实践测试

    /abs/2103.14030 开源代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 思想概述 Swin Transformer的思想比较容易理解, 为了弥补不同窗口之间的信息传递,Swin Transformer又提出了移动窗口(Shifted Window)的概念(Swin),后续详细进行分析。 分块详解 整体架构 Swin Transformer有多种变体,论文中给出的这幅图是Swin-T的模型架构图。 下面就按照图片输入到输出的顺序,对各模块进行分析。 Swin Transformer Block Swin Transformer Block是Swin Transformer的核心部分,首先明确Swin Transformer Block的输入输出图片维度是不发生变化的 Swin Transformer Block中的SW-MSA模块。

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    全新Backbone | Pale Transformer完美超越Swin Transformer

    图1(b) 例如,Swin Transformer和Shuffle Transformer分别提出了Shift Window和Shuffle Window(图1(b)),并交替使用两种不同的Window

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    超越 Swin、ConvNeXt | Facebook提出Neighborhood Attention Transformer

    Swin-Transformer是第一个基于Local attention的分层Vision Transformer。 与Swin等现有技术相比,NAT还引入了一组更有效的体系结构配置。 展示了NAT在图像分类和下游视觉任务(包括目标检测和语义分割)中的有效性。 作者观察到NAT的性能不仅优于Swin Transformer,还优于ConvNeXt。 此外,NAT利用了一个多级分层设计,类似于Swin-Transformer,这意味着特征映射在级别之间被向下采样,而不是一次性全部采样。 通过上表可以看出,Neighborhood Attention的复杂度和内存消耗和Swin相同。

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    使用动图深入解释微软的Swin Transformer

    与VIT不同Swin Transformer更加高效并且有更高的精度。 由于Swin Transformer的一些特性,现在许多视觉的模型体系结构中,Swin Transformers还是被用作模型的骨干。 Swin架构和关键概念 Swin Transformer引入了两个关键概念来解决原始ViT面临的问题——层次化特征映射和窗口注意力转换。 事实上,Swin Transformer的名字来自于“Shifted window Transformer”。Swin Transformer的总体架构如下所示。 Swin Transformer模块如下图所示。 Swin transformer块有两个子单元。第一个单元使用W-MSA,第二个单元使用SW-MSA。

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    全面超越Swin Transformer | Facebook用ResNet思想升级MViT

    实验表明,pooling attention比 local window attention(如Swin)更有效。 与Swin使用移动window来缓解这个问题不同,作者提出了一个简单的Hybrid window attention(Hwin)来增加跨window的连接。 消融实验显示,这个简单的Hwin在图像分类和目标检测任务上一贯优于Swin。进一步,将证明合并pooling attention和Hwin在目标检测方面实现了最好的性能。

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    arxiv | Swin Transformer:使用移动窗口的分层Vision Transformer

    Swin Transformer和Vision Transformer提取特征的比较. Swin Transformer的一个关键点是窗口划分在连续的自注意层的变化。 ,作者希望Swin Transformer 能够促进其发展。 Swin Transformer (Swin-T)的架构. 此外作者也提出了Swin-T,Swin-S和Swin-L,架构超参数如图5所示,C是第一层隐藏层的通道数。 ? 图5. 模型变种的架构超参. 图7(b)比较了不同模型大小下Swin Transformer 和 ResNet(X)t的性能。Swin Transformer实现了51。9 box AP 和 45。

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    2022-CVPR-Swin Transformer:Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

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    详解Swin Transformer核心实现,经典模型也能快速调优

    针对第二个问题,在每一个模块(Swin Transformer Block)中,Swin Transformer通过特征融合的方式(PatchMerging,可参考卷积网络里的池化操作)每次特征抽取之后都进行一次下采样 将Swin Transformer核心 制成SwinT模块的价值 如下图所示,Swin Transformer的核心模块就是黄色部分,我们需要将这个部分制成一个通用的SwinT接口,使得更多熟悉CNN的开发者将 Swin Transformer应用到CV领域的不同任务中。 我们通常需要在同一个网络中,不仅使用Swin Transformer中的块,也会使用到Conv2D模块(例如Swin Transformer用在上层抽取全局特征,Conv2D用在下层抽取局部特征),因此我们要对原 Swin Transformer模型进行架构上的更改。

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    霸榜各大CV任务榜单,Swin Transformer横空出世!

    Architecture Variants 我们建立了与ViTB/DeiT-B相似计算复杂度的模型Swin-B,并介绍了Swin-T、Swin-S和Swin-L,它们分别是模型大小和计算复杂度的0.25 请注意,Swin-T和Swin-S的复杂性分别与ResNet-50(DeiT-S)和ResNet-101相似。默认情况下,窗口大小设置为。 这些模型变体的体系结构参数是: Swin-T: C= 96,层的个数=; Swin-S: C= 96,层的个数=; Swin-B: C= 128,层的个数=; Swin-L: C= 192,层的个数=; 更大的Swin-L模型达到86.4%的top-1精度,略好于Swin-B模型。 2. COCO的目标检测 ? 总的来说,它可以为Swin-T、Swin-S和Swin-B带来13%、18%和18%的加速; 构建在移动窗口上的Swin-Transformer架构分别比构建在滑动窗口上的Swin-T、Swin-S和Swin-B

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    MoA-Transformer | Swin-Transformer应该如何更好地引入全局信息?

    Swin Transformer提出了一种非重叠的基于Window的局部自注意力机制,避免了二次复杂度,并提高了模型的性能。 一些基于局部或全局的Transformer工作已经被提出。 与Swin Transformer不同,本文的Transformer Block采用了与ViT相同的自注意力机制,没有任何shifted window方法。 与Swin Transformer类似,在每个阶段结束后,在 patch embedding layer中,输出维数增加了一倍。 # 与SWin-Transformer相同的操作 class PatchMerging(nn.Module): """ Patch Merging Layer.

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    Swin Transformer遇上DCN,清华可变形注意力Transformer模型优于多数ViT

    前者的下采样技术会导致严重的信息损失,而后者的 Swin 注意力导致感受野的增长要慢得多,这限制了对大型物体进行建模的潜力。 DAT 在所有三个尺度上都优于 Swin Transformer [26]、PVT [36]、DPT [7] 和 DeiT [33]。 在 384 × 384 分辨率下进行微调时,该模型继续比 Swin Transformer 性能好 0.3。 如下表 3 所示,在微型和小型模型中,DAT 的性能优于 Swin Transformer 1.1 和 1.2 mAP。 对于不同阶段的可变形注意力,该研究用不同阶段的可变形注意力替换了 Swin Transfomer [26] 的移位窗口注意力。

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    最强骨干网络:Swin Transformer来了

    Swin Transformer 代码于2021年4月13日凌晨刚刚开源! Swin Transformer Official Code已经release啦: Image Classification: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer : https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation 来源:https://www.zhihu.com 基于这些理解,我们组提出了一个通用的视觉骨干网络,Swin Transformer [paper] [code],在这里简单介绍一下。 https://arxiv.org/abs/2103.14030 https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 1.

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