而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。
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。
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。
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]。
』，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。
【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。
Swin Transformer只针对单个Local Window计算Self-Attention，并且每个Local windows的大小是固定的，因此它的计算复杂度与输入图片大小是线性关系； 不同层...Layer之间类似于Pooling的Patch-Merging操作以及同层内的Local Window shift操作，使得Swin Transformer也具备类似于FPN的局部和全局的多尺度对象的建模能力...Overall Architecture Swin Transformer的网络结构如下图所示。...切分后的Patch维度为(H/4, W/4, 48=4x4x3)； 然后，切分后的图像经过线性投射层(Linear Embedding Layer)将维度转换为(H/4, W/4, C)； 之后，再经过Swin...图片来源:跟李沐学AI【1】 Swin Transformer Block Swin Transformer Block包含两部分：标准的Multi-Head Self Attention(MSA)和使用
Swin Transforme 环境搭建 1....介绍 Swin Transformer Swin Transformer[2]是微软研究院2021年发表在ICCV上的一篇文章，已获得ICCV-2021-best-paper的荣誉称号。...环境配置 Swin Transformer官网上的模型是在mmdetection[3]的基础上实现的。...因此想要使用Swin Transformer相关的模型，只需要配置mmdetection环境，在下载模型对应的配置文件即可。.../Swin-Transformer-Object-Detection [2] Swin Transformer 论文: https://arxiv.org/abs/2103.14030 [3] mmdetection
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。
/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。
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
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。
Swin Transformer结合了卷积和Transformer的优势，因此本文基于Swin Transformer提出了一种图像修复模型SwinIR。...残差Swin Transformer块（RSTB）中的STL就是Swin Transformer Layer，具体结构如下图： （1）首先通过一个归一化层LayerNorm； （2）再通过多头自注意力（...Transformer 块（RSTB） SwinIR 主要是使用 Swin Transformer的思想来实现，残差 Swin Transformer块（RSTB）可以理解为： （1）Swin Transformer...（1）Swin Transformer 块 # Swin Transformer 块 class SwinTransformerBlock(nn.Module): """ 输入:...Transformer在视觉领域魔改至今，Swin Transformer当属其中最优、运用最多的变体。
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。
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。
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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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
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。
该模型使用Swin Transformer作为骨干来提取图像，以将化学结构信息从出版物转换为SMILES。实验结果表明，模型明显优于所比较的方法，证明了模型的有效性。...Swin Transformer模型是一种最新的骨干，超过了计算机视觉领域的许多先前模型。...为了学习全局表示并获得更全面的化学结构信息，作者使用Swin Transformer作为骨干，来提取分子的图像特征。...然后，将线性嵌入层用于将此原始值的功能投射到特定维度（这里设为192），并使用多个Swin Transformer块来提取功能信息。...这显著增强了Swin Transformer的特征提取能力。这个过程就是图2中的“阶段1”。
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