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SwinTransformer原理源码解读
Sep 18, 2023 · 接着，使用Permute将输出转换为 (B,H,W,C)，然后做nn.LayerNorm。 至于为什么要使用Permute，可以参考 nn.LayerNorm的实现及原理 Swin Transformer Block 这是最核心的模块，可以看出四个stage的重复个数依次为2 2 6 2，都是偶数 这是有原因的，原因就是，这两个块必须接连依次 ...
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如何看待微软亚洲研究院的Swin Transformer？ - 知乎
Swin Transformer是将Transformer模块中的标准multi-head self-attention（MSA）模块替换为基于移动窗口，其它层保持不变。 Swin Transformer由一个基于移位窗口的MSA模块组成，然后是一个介于GELU非线性之间的2层MLP。
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Swin Transformer 相比之前的 ViT 模型，做出了哪些改进？
Swin-T_网络配置详细参数 Vision Transformer相关内容可以参考我之前的那篇 Vision Transformer 的文章，同时本文首发于我的 个人网站 Swin Transformer 详解 上，禁止转载，侵权必究！ 参考文献 [1]. Liu, Ze, et al. Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows.
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如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？
如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？ Swin Transformer以dense prediction上出众的效果而闻名。 最近看到Wukong上对ViT和Swin在不同任务上做了一系列… 显示全部 关注者 402 被浏览
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SOTA 模型 Swin Transformer 是如何炼成的？ - 知乎
根据经验，我们发现我们的Swin Transformer架构在这些图像分类方法中实现了最佳的速度和精度权衡，尽管我们的工作重点是通用性能，而不是具体的分类。 另一项同时进行的工作 [63]探索了类似的思路，即在transformer上构建多分辨率特征图。
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如何看待swin transformer成为ICCV2021的 best paper？
为了解决这两个问题，Swin Transformer相比之前的ViT做了两个改进：1.引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer 2.引入locality思想，对无重合的window区域内进行self-attention计算。
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拿Swin-Transformer进行图像分类，在基础模型上如何改进以进一步提升...
谢谢大家，非常感谢 改进的话，比如在知识蒸馏、特征融合、样本量以及泛化能力几个方面对Transformer进行改进。比如在Transformer 的输入序列中加入 蒸馏token，将卷积的归纳偏好和局部性等特性融合到网络中。还有针对补丁嵌入的改进方法；针对 自注意力机制 的改进方法；针对提高计算效率的改进 ...
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为什么至今 (2024.2)还未出现基于Swin Transformer的CLIP预训练模型？
结论，swin是有效果的，但开源社区目前没看到，估计训练比较耗时间不值当 CLIP 的效果其实和模型结构关系不大，关键在数据质量，至于大家所说的局部特征，全局特征之分，在数据驱动的情况下， 细粒度的特征 来自细粒度的文本监督 发布于 2024-04-01 04:31
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Swin Transformer之相对位置编码详解
Jun 9, 2023 · 一、概要 在 Swin Transformer 采用了 相对位置编码 的概念。 那么相对位置编码的作用是什么呢？ 解释： 在解释相对位置编码之前，我们需要先了解一下在NLP中Position Encoder即PE， NLP中Position_Encoder理解 在Swin Transformer中，将特征图 如按7*7 的窗口大小划分为多个小窗格，单独在每个小窗格内进行Attention ...
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什么是窗口注意力机制？ | Swin transformer 模型开创性的使用了窗口...
Swin transformer 在窗口注意力机制的基础上，又提出了移动窗口的概念，当计算完窗口注意力机制之后，需要把窗口进行移动，让窗口与窗口之间有重合的部分，这样再计算一遍注意力机制，就得到了窗口之间的关系。