Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 2021-04-20 15:16:06 Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf Code ...
原文：可作為CV backbone的Transformer：Swin Transformer_Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
摘要 提出新的視覺transformer，稱之為Swin transformer，能作為視覺任務的通用backbone。 tranformer從語言到視覺的挑戰源於這兩個域的不同，如與文本中的字相比，視覺實體的變化范圍很大，有高分辨率的像素。為處理這些不同，提出了一個層級的transformer，采用移動的窗口計算表征。移動窗口方案可以帶來更高的效率，通過限制非重疊局部窗口的自注意力計算，同時允許 ...
2021-05-21 14:55 0 1193 推薦指數：
相關推薦
Swin Transformer
論文鏈接：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows Introduction 目前Transformer應用到圖像領域主要有兩大挑戰： 視覺實體變化大，在不同場景下視覺 ...
Transformer
Introduction 在transformer model出現之前，主流的sequence transduction model是基於循環或者卷積神經網絡，表現最好的模型也是用attention mechanism連接基於循環神經網絡的encoder和decoder. ...
transformer
終於來到transformer了，之前的幾個東西都搞的差不多了，剩下的就是搭積木搭模型了。首先來看一下transformer模型，OK好像就是那一套東西。 transformer是純基於注意力機制的架構，但是也是之前的encoder-decoder架構。 層歸一化 這里用到了層歸一化 ...
Transformer
1. Transformer的整體結構 如圖所示為transformer的模型框架，transformer是一個seq2seq的模型，分為Encoder和Decoder兩大部分。 2. Transformer Encoder部分 2.1 Encoding輸入部分 首先將輸入 ...
transformer
簡介 transformer是一個sequence to sequence(seq2seq)的模型，它可以應用在語音識別(普通話到中文)、機器翻譯(中文到英文)、語音翻譯(普通話到英文)、nlp(input文本與問題，output答案)等眾多領域。 seq2seq模型 ...
Transformer
做Softmax不是唯一的選項，做ReLu之類的結果也不會比較差，但是Softmax是用的最多的 CNN是self-attention的特例，論文：On the Relationship b ...
對Swin Transformer的總結
ViT打破了CV和NLP之間的壁壘，但是由於Transformer與CNN相比，少了一些歸納偏置，使得其在數據集較小的時候性能較差，另外由於其使用低分辨率特征映射且計算復雜度是圖像大小的二次方，其體系結構不適合用於密集視覺任務的通用主干網絡或輸入圖像分辨率較高時，Swin ...