介绍下swin transformer
时间: 2023-03-28 15:02:32 浏览: 55
Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 模型,它采用了分层的设计,将输入的图像分成多个小块,然后对每个小块进行特征提取和交互,最后再将这些小块的特征进行整合,得到整张图像的特征表示。相比于传统的 Transformer 模型,Swin Transformer 在处理大尺寸图像时具有更好的效果和更高的效率。
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介绍一下swin transformer
Swin Transformer是一种新型的Transformer模型,它是由香港科技大学的研究团队开发的。Swin Transformer的核心思想是将传统的Transformer模型从全局视角转变为局部视角,这种转变使得模型更加高效,同时也保持了良好的性能。
Swin Transformer的架构包含了多个分层的块,每个块都由一个Swin Block和一个Swin Transformer组成。Swin Block是Swin Transformer的一个关键创新,它将输入分成不同的小块,并对每个小块进行独立的处理,然后再将它们组合起来。这种处理方式使得模型的计算量大幅减少,同时也保持了模型的准确性。
除了局部视角的处理方式,Swin Transformer还采用了一种新的注意力机制,称为Shifted Window Attention。这种注意力机制将注意力权重限制在一个固定大小的窗口内,从而进一步减少了计算量,并提高了模型的效率。
总的来说,Swin Transformer是一种高效、精准、可扩展的Transformer模型,它在多项自然语言处理和计算机视觉任务上都取得了优异的结果,甚至比其他SOTA的模型表现更好。
Swin Transformer介绍
Swin Transformer 是一种新型的基于自注意力机制的深度神经网络模型,其核心思想是将图像分块处理,从而大大减小了模型的计算复杂度,同时能够保持较高的模型精度。Swin Transformer 还采用了跨阶段信息交流的机制,使得模型可以更好地捕捉不同尺度的特征。近期,Swin Transformer 在图像分类、目标检测和语义分割等任务中都取得了非常出色的成绩,甚至在某些任务上超过了其他经典的神经网络模型,比如 ResNet 和 EfficientNet 等。