transformer中patch的划分方式
时间: 2023-06-02 08:02:57 浏览: 63
在transformer模型中,patch的划分方式通常有以下两种:
1. 均匀划分
在均匀划分中,输入图像被均匀地分成多个patch,每个patch都包含相同数量的像素。这种方式通常用于处理输入图像的大小与patch大小不匹配的情况。在这种情况下,我们可以使用重叠的方式将多个patch组合起来,以便覆盖整个输入图像。
2. 自适应划分
在自适应划分中,输入图像被分成大小不同的patch,以便更好地捕捉输入图像中的特征。这种方式通常用于处理输入图像的大小与patch大小匹配的情况。在这种情况下,我们可以根据输入图像的内容和结构自动调整patch的大小和形状。这种方式通常可以提高模型的性能,并减少计算成本。
相关问题
swin transformer 的patch partition
Swin Transformer 是一种基于视觉Transformer的模型,它将输入图像划分为多个不重叠的图像块(或称为“patch”),并使用Transformer进行特征提取和分类。
在Swin Transformer中,图像被首先划分为一组大小为$P \times P$的图像块。每个图像块被视为一个“token”,并通过一个可学习的嵌入层将其转换为一个向量。这些向量被送入Transformer编码器以提取特征。Swin Transformer通过对这些图像块进行层级分割和交叉注意力来捕获全局上下文信息。
为了加速处理,Swin Transformer还引入了一种称为“patch partition”的技术。这种技术将原始图像划分为多个子图像,每个子图像包含多个图像块,可以并行地在不同的GPU上进行处理。这种划分方式使得模型可以处理更大的图像,并且可以在较短的时间内进行训练。同时,Swin Transformer的精度也比其他基于Transformer的视觉模型更高。
swin transformer中的W-MSA
W-MSA是Swin Transformer中的一种多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)。在Swin Transformer中,输入序列被划分成了一系列的小块(或称为patch),然后通过层级式的窗口化自注意力(Window-based Multi-head Self-Attention)来进行建模。具体地说,W-MSA使用了两个独立的注意力机制:local window attention和global context attention。
在local window attention中,每个patch只能注意到其周围的局部区域,这样可以减少计算量和内存占用,并且保持了局部信息的一致性。而在global context attention中,每个patch可以注意到整个输入序列的全局信息,从而能够捕捉到更长距离的依赖关系。
通过同时使用局部窗口和全局上下文的注意力机制,W-MSA能够在保留局部信息的同时,充分利用全局上下文信息,从而提高模型对输入序列的建模能力。这种设计使得Swin Transformer在处理图像等序列数据时能够在计算效率和性能之间取得一个良好的平衡。