Swim Transformer的轻量化
时间: 2024-02-16 19:58:24 浏览: 23
Swim Transformer的轻量化是通过两个关键技术实现的:滑动窗口和分层表示。
滑动窗口是指在局部不重叠的窗口中计算自注意力,并允许跨窗口连接。这种窗口机制可以减少计算量,使得模型在处理大尺寸图像时仍能保持较高的效率。通过滑动窗口,Swim Transformer可以在不同位置上进行自注意力计算,从而捕捉到更多的局部信息。
分层表示是指Swim Transformer的模型结构允许适配不同尺度的图片,并且计算复杂度与图像大小呈线性关系。这种分层结构使得Swim Transformer能够处理不同尺度的输入图像,并且在计算复杂度上具有较好的可扩展性。通过分层表示,Swim Transformer可以在不同层级上对图像进行特征提取,从而获得更全局和更细节的信息。
综上所述,Swim Transformer的轻量化是通过滑动窗口和分层表示这两个关键技术实现的,这使得Swim Transformer能够在处理大尺寸图像时保持较高的效率,并且具有较好的可扩展性。
相关问题
Swim Transformer参数量
Swim Transformer是一种基于Transformer结构的模型,用于水下目标检测任务。其参数量取决于模型的深度、宽度和输入尺寸等因素。在默认情况下,Swim Transformer中的Transformer Encoder使用12个Transformer Block,每个Block包含12个自注意力头和前向全连接层。此外,模型还包括一个Transformer Decoder和一个全连接层用于预测目标的位置和类别。在输入尺寸为512x512的情况下,Swim Transformer的总参数量约为3.5亿个。但是,这个数字可能会因为具体的实现而有所不同。
Swim Transformer
Swim Transformer是一种特为视觉领域设计的分层Transformer结构。它具有滑动窗口和分层表示的特点。滑动窗口在局部不重叠的窗口中计算自注意力,并允许窗口之间的连接。分层结构允许模型适应不同尺度的图像,并且计算复杂度与图像大小成线性关系。因此,Swin Transformer被称为一种披着Transformer皮的CNN。它借鉴了CNN的分层结构,不仅适用于分类任务,还可以扩展到下游任务,如图像分割和目标检测等计算机视觉任务。该模型以Vision Transformer(VIT)为起点,吸收了ResNet的优点,并通过逐步扩大感受野的方式设计了Transformer。Swim Transformer的成功并非偶然,而是基于积累与沉淀。
论文题目:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030
Swim Transformer的每个块(Block)有两种结构,分别是W-MSA结构和SW-MSA结构。这两种结构是成对使用的,先使用W-MSA结构,然后再使用SW-MSA结构。因此,堆叠Swim Transformer Block的次数是偶数。