swin transformer作为maskrcnn的backbone
时间: 2023-12-28 15:40:32 浏览: 38
Swin Transformer作为Mask R-CNN的backbone可以提供强大的特征提取能力和上下文信息的捕捉。在Swin Transformer中,通过Patch Partition和Linear Embedding将输入图像转换为特征图,然后通过Patch Merging模块进行降采样,同时扩展通道数。这样可以获得更大的感受野和丰富的特征信息。整个Swin网络有四个模型,从Tiny、Small、Basic到Large,每个模型都有不同的窗口大小和特征通道数。在进行特征提取后,可以将不同区域的特征进行合并,并使用Multi-Head Self-attention进行特征融合。为了解决合并区域中的特征计算问题,引入了一个mask矩阵,用于区分不同区域的特征计算。通过这样的设计,Swin Transformer可以作为Mask R-CNN的backbone,提供强大的特征表示能力和上下文信息的捕捉,从而提高目标检测和实例分割的性能。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [检测分割算法改进(篇五) 引入Swin Transformer做检测网络Backbone](https://blog.csdn.net/qq_42308217/article/details/122861881)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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