msa-transformer

引用:最近看了篇使用transformer进行底层图像处理任务的工作Pre-trained image processing transformer，这里分享一下。 。 引用:整个模型主要有三部分：1.multi-head：用于提取输入图像特征；2.transformer用于恢复图像损失信息；3.multi-tail：将transformer输出的特征恢复为图像。 。 引用:实验分为两个模块，第一个模块是各个子任务中，在超分辨、去噪都是SOTA结果，第二个模块是消融实验，验证了大数据集上transformer进行图像处理都比CNN要优异。 。
msa-transformer是指multi-head self-attention transformer，即多头自注意力transformer。它是使用transformer模型进行底层图像处理任务时的一部分，用于提取输入图像的特征。
整个模型的架构可以分为三个部分，其中multi-head用于提取输入图像的特征，transformer用于恢复图像的损失信息，multi-tail则将transformer输出的特征恢复为图像。
在实验中，分为两个模块进行验证。第一个模块是在各个子任务中，例如超分辨、去噪等，实验结果显示msa-transformer取得了SOTA的结果。第二个模块是消融实验，验证了在大数据集上，msa-transformer在图像处理任务上的优异性，优于CNN模型。

相关问题

swin-transformer中的sw-msa是什么

在Swin Transformer中，SW-MSA代表Shifted Window Multi-head Self-Attention，是一种用于处理图像数据的多头自注意力机制。Swin Transformer是一种基于注意力机制的图像分类模型，它将图像划分为一系列的局部窗口，并在每个窗口上应用SW-MSA来捕捉窗口内的特征。

SW-MSA的核心思想是通过平移窗口的方式来构建自注意力机制。传统的自注意力机制在计算注意力权重时，会考虑到窗口内所有位置的信息。而SW-MSA只关注窗口内的局部信息，通过平移窗口的方式来遍历整个图像，从而减少计算量。

具体来说，SW-MSA包含以下几个步骤：
1. 将输入图像划分为一系列的局部窗口。
2. 在每个窗口内，计算窗口内部位置之间的相对位置编码。
3. 使用相对位置编码和输入特征进行多头自注意力计算，得到窗口内的特征表示。
4. 将窗口内的特征表示进行拼接和线性变换，得到最终的特征表示。

通过使用SW-MSA，Swin Transformer能够在处理大尺寸图像时保持较低的计算复杂度，并且能够捕捉到不同窗口之间的上下文信息。

Swin-Transformer

Swin Transformer是一种基于Transformer模型的视觉领域网络，它在2021年由微软研究院发表在ICCV上的一篇文章中提出，并且获得了ICCV 2021最佳论文的荣誉称号。\[3\] Swin Transformer与之前的Vision Transformer有几个不同之处。首先，Swin Transformer使用了层次化构建方法，即在特征图尺寸中进行多次下采样，这有助于构建目标检测、实例分割等任务的backbone。而Vision Transformer在一开始就直接进行16倍的下采样，并且后续的特征图也保持这个下采样率不变。其次，Swin Transformer引入了Windows Multi-Head Self-Attention(W-MSA)的概念，将特征图划分成多个不相交的窗口，并且在每个窗口内进行Multi-Head Self-Attention操作。这样做可以减少计算量，特别是在浅层特征图很大的情况下。然而，这样做也会隔绝不同窗口之间的信息传递，因此作者提出了Shifted Windows Multi-Head Self-Attention(SW-MSA)的概念，通过此方法可以在相邻的窗口之间传递信息。\[2\] Swin Transformer在COCO数据集的目标检测和实例分割任务中表现出色，并且目前仍然是该任务中的第一名。\[3\] Swin Transformer的论文和官方开源代码可以在论文地址和代码地址中找到。\[1\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Swin-Transformer网络结构详解](https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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