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SwinTransformer算法原理解析
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先来吹一波
分类,分割,检测等任务中均是刷分神器
官方终于开源了,各预训练模型全部给出
新一代b
ackbone,可直接套用在各项下游任务中
提供大,中,小个版本模型;可以自由选择合适的
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解决了哪些问题呢?
图像中像素点太多了,如果需要更多的特征就必须构建很长的序列
越长的序列算起注意力肯定越慢,这就导致了效率问题
能否用窗口和分层的形式来替代长序列的方法呢?这就是它的本质
CNN中经常提到感受野,transformer中该如何体现呢?(答案就是分层)
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整体网络架构
1.得到各P
athch特征构建序列;2.分层计算attention(逐步下采样过程)
其中Block是最核心的,对attention的计算方法进行了改进
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Transformer Blocks
右图这俩是一个组合(得一起上)
W-MSA:基于窗口的注意力计算
SW-MSA:窗口滑动后重新计算注意力
它俩串联在一起就是一个block
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P
at
ch Embedding
输入:图像数据(224,224,3)
输出:(3136,96)相当于序列长度是3136个,每个的向量是96维特征
通过卷积得到,Conv2d(3, 96, k
ernel_size=(4, 4), stride=(4, 4))
3136也就是 (224/4) * (224/4)得到的,也可以根据需求更改卷积参数
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