swin transformer与vit对比
时间: 2023-09-09 18:08:58 浏览: 112
Swin Transformer(Swin)和ViT(Vision Transformer)都是近期提出的用于图像处理的模型架构。它们都是基于Transformer架构并在计算机视觉任务中取得了很好的效果。下面是它们之间的一些对比:
1. 模型结构:
- Swin Transformer:Swin Transformer通过将图像分割成小的图块,并在图块上应用Transformer结构来处理图像。它引入了一个层次化的Transformer结构,其中包含了多个层级的Transformer块,从而在处理图像时能够捕捉到全局和局部的信息。
- ViT:ViT直接将输入图像切分为一系列的图块,并将每个图块作为输入序列传递给Transformer。ViT通过使用预训练的Transformer模型,将其在自然语言处理领域上训练的能力迁移到了计算机视觉任务中。
2. 训练数据:
- Swin Transformer:Swin Transformer通常使用大规模的图像数据集进行无监督或有监督的训练,例如ImageNet。
- ViT:ViT在训练时使用了大量的图像数据集,但在预训练阶段没有使用任何标签信息,只是通过自监督学习来学习图像特征。
3. 图像分块策略:
- Swin Transformer:Swin Transformer采用了分级的图像分块策略,从而允许模型在不同层级上分别捕捉到全局和局部的特征。这种分块策略使得Swing Transformer能够处理较大的图像。
- ViT:ViT将图像均匀地分成固定大小的图块,并将每个图块作为序列输入到Transformer中。这种分块策略可能导致较大的图像在输入阶段受限于序列长度。
4. 性能:
- Swin Transformer:Swin Transformer在许多计算机视觉任务上取得了优秀的性能和效果,特别是在目标检测和图像分割等任务上。
- ViT:ViT在图像分类任务上表现出色,并且在一些基准数据集上超过了传统的卷积神经网络。
总体而言,Swin Transformer和ViT都是非常有潜力的模型架构,对于特定的计算机视觉任务可能有不同的适用性。选择哪个模型取决于具体问题的需求和数据集的特点。