SwimTransformer的原文
时间: 2023-11-14 13:07:18 浏览: 25
SwimTransformer是一种用于视频处理的神经网络模型,它可以将视频中的每一帧图像转换为一个向量序列,并且可以在这些向量序列上进行分类、检测等任务。SwimTransformer的原文是 "Swim, Sink or Float: Hierarchical Dynamic Routing for Lifelong Video Learning",由华盛顿大学的研究人员提出。
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swimtransformer
Swin Transformer是一种特别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,并允许跨窗口连接。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呈线性关系。因此,Swin Transformer被称为披着Transformer皮的CNN。它可以用于图像分类、图像分割、目标检测等计算机视觉任务。Swin Transformer借鉴了CNN的分层结构,并且能够像CNN一样扩展到下游任务。它以Vision Transformer(VIT)为起点,吸取了ResNet的精华,通过逐步扩大感受野的方式设计了Transformer。Swin Transformer的成功不是偶然的,而是基于长期的积累和沉淀。\[1\]
论文标题为"Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows",论文地址为https://arxiv.org/abs/2103.14030。Swin Transformer的设计动机是为了在视觉任务中使用移动窗口的层级式Vision Transformer。\[2\]
在Swin Transformer中,经过多头自注意力计算后,需要将拼接的特征图还原回去,以保持相对位置和语义信息的不变。如果不进行还原,下一次Blocks模块学习的W-MSA将会是混乱的,学习SW-MSA时又会继续拆分和拼接移动过的特征图,导致学到的特征和特征图处于不断打乱的状态。因此,在Swin Transformer中,需要进行特征图的还原操作。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [神经网络学习笔记5——Swin-Transformer网络](https://blog.csdn.net/qq_45848817/article/details/127105956)[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]
- *2* [基于pytorch的Swim Transformer代码实现与讲解](https://blog.csdn.net/weixin_44422920/article/details/123398874)[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]
[ .reference_list ]
引入swimtransformer
SwimTransformer是CSDN开发的一个开源项目,它是一个基于深度学习技术的图像转换模型。它可以将一张图像转换为具有水面波纹效果的图像。该模型使用了自注意力机制和卷积神经网络,可以实现快速且高质量的图像转换。你可以在CSDN的开源项目库中找到更多关于SwimTransformer的信息和代码。
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