（1）数据转换 由于之前一直用YoloV5做物体检测，为了使用使用yolo格式的数据，首先需要把其转化成需要的格式，这里我们转化成coco格式： 参考：https://github.co ...

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 ...

多头注意力可以用以下一张图描述： 1、使用pytorch自带的库的实现 参数说明如下： embed_dim：最终输出的 K、Q、V 矩阵的维度，这个维度需要和词向量的维度一样 num_heads：设置多头注意力的数量。如果设置为 1，那么只使用一组注意力 ...

Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简！该论文提出了Transformer模型，完全基于Attention mechanism，抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图，一步一步使用 PyTorch 实现 ...

前言 没有我想象中的难，毕竟站在前人的肩膀上，但还是遇到许多小困难，甚至一度想放弃 用时：两整天（白天） 目的：训练一个transformer模型，输入[1,2,3,4]，能预测出[5,6,7,8] 最终效果：transformer model各层及维度符合预期，能train ...

　　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 ...

Swin Transformer Swin transformer是一个用了移动窗口的层级式（Hierarchical）transformer。其像卷积神经网络一样，也能做block以及层级式的特征提取。本篇博客结合网上的资料，对该论文进行学习。 摘要 本篇论文提出了一个新 ...

https://blog.floydhub.com/the-transformer-in-pytorch/ 哈佛版本：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html https://pytorch.org/docs/1.3.0 ...