摘要 提出新的视觉transformer，称之为Swin transformer，能作为视觉任务的通用backbone。 tranformer从语言到视觉的挑战源于这两个域的不同，如与文本中的字相比，视觉实体的变化范围很大，有高分辨率的像素。为处理这些不同，提出了一个层级的transformer，采用移动的窗口计算表征。移动窗口方案可以带来更高的效率，通过限制非重叠局部窗口的自注意力计算，同时允许 ...
2021-05-21 14:55 0 1193 推荐指数：
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 2021-04-20 15:16:06 Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf Code ...
论文链接：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows Introduction 目前Transformer应用到图像领域主要有两大挑战： 视觉实体变化大，在不同场景下视觉 ...
Introduction 在transformer model出现之前，主流的sequence transduction model是基于循环或者卷积神经网络，表现最好的模型也是用attention mechanism连接基于循环神经网络的encoder和decoder. ...
终于来到transformer了，之前的几个东西都搞的差不多了，剩下的就是搭积木搭模型了。首先来看一下transformer模型，OK好像就是那一套东西。 transformer是纯基于注意力机制的架构，但是也是之前的encoder-decoder架构。 层归一化 这里用到了层归一化 ...
1. Transformer的整体结构 如图所示为transformer的模型框架，transformer是一个seq2seq的模型，分为Encoder和Decoder两大部分。 2. Transformer Encoder部分 2.1 Encoding输入部分 首先将输入 ...
简介 transformer是一个sequence to sequence(seq2seq)的模型，它可以应用在语音识别(普通话到中文)、机器翻译(中文到英文)、语音翻译(普通话到英文)、nlp(input文本与问题，output答案)等众多领域。 seq2seq模型 ...
做Softmax不是唯一的选项，做ReLu之类的结果也不会比较差，但是Softmax是用的最多的 CNN是self-attention的特例，论文：On the Relationship b ...
ViT打破了CV和NLP之间的壁垒，但是由于Transformer与CNN相比，少了一些归纳偏置，使得其在数据集较小的时候性能较差，另外由于其使用低分辨率特征映射且计算复杂度是图像大小的二次方，其体系结构不适合用于密集视觉任务的通用主干网络或输入图像分辨率较高时，Swin ...
