swin transformer 全局相对位置编码
时间: 2023-08-19 08:13:16 浏览: 98
Swin Transformer采用了全局相对位置编码。相对于VIT中的绝对位置编码,Swin Transformer在每次计算自注意力时加上了一个相对位置偏置(Relative Position Bias)[1]。这种相对位置编码的设计使得Swin Transformer对于密集型预测任务(如检测、分割)更敏感,更能捕捉周围的上下文关系[2]。相对位置编码被添加到注意力矩阵中,以提供相对位置信息而不是绝对位置信息[3]。这种全局相对位置编码的使用可以在这类下游任务中提供更准确的位置信息,从而提高模型的性能。
相关问题
swin transformer的Swin Transformer Block 原理
Swin Transformer是一种基于Transformer架构的模型,它通过一种新颖的窗口(Window)机制实现了空间局部感知,使得模型能够在保持计算效率的同时处理更大尺度的输入。Swin Transformer Block主要包括以下几个关键组件:
1. **位置嵌入与分割**:将输入的空间特征图分为多个非重叠的窗口,并分别对每个窗口应用位置编码。这样可以同时保留局部信息和全局上下文。
2. **注意力模块**:在小窗口内进行自注意力(Self-Attention),即在当前窗口内的特征点之间建立联系。由于窗口划分,这降低了计算复杂度,同时引入了空间结构。
3. **跨窗注意力(Cross-Window Attention)**:为了连接不同窗口的信息,Swing Transformer会在所有窗口之间进行一次注意力交互。这个步骤有助于信息的融合。
4. **MViT特有的MSA(Multi-Scale Attention)**:除了标准的自注意力和跨窗注意力外,还会包含一个多尺度注意力层,结合了大、中、小三个尺度的窗口,进一步增强模型的感受野。
5. **MLP(Multi-Layer Perceptron)**:最后,每个Block通常会包括一个前馈网络(Feedforward Network)用于深化特征变换。
6. **残差连接与归一化**:如其他Transformer块一样,采用了残差连接和层归一化(LayerNorm)来帮助梯度传播并稳定训练过程。
swin transformer编码器
Swin Transformer(Shifted Windows Transformer)编码器是一种用于计算机视觉任务的新型Transformer结构。它在传统的Transformer模型基础上进行了创新,通过引入一种称为“Shifted Windows”的方法来提高效率和性能。Swin Transformer针对图像数据进行设计,通过构建不同尺度的特征图来捕捉局部和全局信息。
Swin Transformer的关键特点包括:
1. 局部性建模:为了捕捉图像中的局部特征,Swin Transformer使用窗口(window)划分的方式,将图像分割成多个小块。每个窗口内的Transformer块只关注窗口内的元素,这样可以有效处理局部依赖性。
2. 移位窗口(Shifted Windows)技术:为了在不同的窗口间建立连接,Swin Transformer提出了移位窗口的方法。通过将窗口进行适当的移动(shift),每个窗口的Transformer块能够处理重叠的区域,这使得模型可以跨窗口交流信息,从而增强模型捕捉全局信息的能力。
3. 堆叠的Transformer层次结构:Swin Transformer通过多层的Transformer堆叠来构建不同层级的特征表示。每层的Transformer块通过移位窗口的方式处理输入的特征图,使得从底层到高层可以逐步抽象出更复杂的特征表示。
Swin Transformer编码器的设计使得它在各种视觉任务中,如图像分类、目标检测和语义分割等方面,都取得了领先的性能。
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