vit和swin-vit输入图像大小
时间: 2024-04-28 11:11:34 浏览: 11
ViT(Vision Transformer)和Swin Transformer-based ViT(Swin-ViT)模型的输入大小是相对固定的,通常为224x224或256x256像素的图像。这是因为这些模型通常使用预训练的权重,这些权重是使用大型数据集(例如ImageNet)进行训练的。因此,为了与这些预训练权重兼容,输入图像的大小通常应该与训练数据集中的图像大小相似。当然,对于特定的任务和数据集,可以根据需要进行适当的调整。
相关问题
Swin-T Swin-S Swin-B的区别
Swin-T,Swin-S和Swin-B都是基于Transformer架构的图像分类模型,它们在设计上有一些区别。
首先,它们的模型规模不同。Swin-T是最小的模型,Swin-S稍大一些,而Swin-B是最大的模型。这意味着Swin-B具有最多的参数和计算量,而Swin-T则相对较小。
其次,它们在层次结构上有所不同。Swin-T和Swin-S都使用了类似于ViT(Vision Transformer)的层次结构,其中图像被分割成固定大小的路径块,并使用Transformer模块进行处理。而Swin-B则引入了一种称为Shifted Window的结构,它通过在每个阶段引入平移操作来增加模型的感受野。这种结构可以更好地处理图像中的长程依赖关系。
此外,它们在训练策略上也存在差异。Swin-T和Swin-S使用了较小的输入分辨率进行训练,并通过数据增强和标签平滑等技术来提高模型性能。而Swin-B则在更高的分辨率下进行训练,并采用更复杂的数据增强策略。
总体而言,Swin-T适用于计算资源有限的场景,而Swin-B则适用于需要更高的准确性和更大的感受野的场景。Swin-S则处于两者之间,提供了一种平衡的选择。
详细说一下swin-transformer的窗口机制 和VIT的异同
Swin Transformer 和 VIT 都是基于 Transformer 的视觉模型,但它们在输入的分块方法上有所不同。
VIT 使用固定大小的非重叠图像块进行输入,每个图像块都是一个向量序列,可以通过 Transformer 进行特征提取和聚合。这种方法的优点是简单易懂,可以直接利用 Transformer 的自注意力机制对图像特征进行提取,但是由于图像块的固定大小,可能会导致信息的损失和模型的限制。
Swin Transformer 引入了窗口机制,将输入图像分成多个重叠的窗口,每个窗口都是一个小图像块,通过 Transformer 进行特征提取和聚合。在每个 Transformer 编码器中,窗口大小和步幅会逐渐减小,同时通道数会逐渐增加,从而使模型逐渐提取出不同尺度的特征。这种方法的优点是可以在保证特征提取的有效性的同时,减小输入图像块的大小和数量,从而减少了模型的计算量和参数量。
总的来说,VIT 和 Swin Transformer 都是基于 Transformer 的视觉模型,但它们在输入分块的方法上有所不同。VIT 使用固定大小的非重叠图像块进行输入,而 Swin Transformer 引入了窗口机制,将输入图像分成多个重叠的窗口。两种方法都可以有效地提取图像特征,但 Swin Transformer 的窗口机制可以进一步提高模型的效率和性能。