swin transformer tiny 网络结构
时间: 2023-10-24 09:32:17 浏览: 56
Swin Transformer Tiny是一种轻量级的Transformer模型,它是基于Swin Transformer架构的一个变种。Swin Transformer Tiny主要特点如下:
1. Stage划分:Swin Transformer Tiny将整个网络分为了4个Stage,每个Stage包含一系列的Transformer blocks。这种分阶段的设计有助于减少计算量和参数数量。
2. Local-Global Attention:Swin Transformer Tiny引入了局部-全局注意力机制。在每个Stage中,网络首先进行局部注意力操作,然后再进行全局注意力操作。这种设计可以更好地处理长距离依赖和局部信息。
3. Shifted Window:与传统的Transformer不同,Swin Transformer Tiny采用了平移窗口的策略,即将图像分割为固定大小的窗口,并通过平移操作来获取窗口间的信息。这种方式可以减少计算量,并且更适应图像处理任务。
4. Patch Embedding:Swin Transformer Tiny将输入图像划分为一系列的图像块(patches),并将每个图像块映射到低维特征空间。这样可以在一定程度上保留图像的空间结构信息。
总体来说,Swin Transformer Tiny通过合理的网络结构设计和注意力机制的改进,实现了在保持较高准确率的同时减少了计算量和参数数量。这使得它成为一个适用于轻量级图像处理任务的高效模型。
相关问题
swin transformer作为backbone
Swin Transformer作为backbone在计算机视觉任务中具有很高的性能。它是一种基于Transformer的网络架构,通过将输入图像分割成多个Patch,并使用Transformer模块对这些Patch进行处理来提取特征。Swin Transformer的网络结构包括多个阶段(Stage),每个阶段都包含多个Swin Transformer块。
在Swin Transformer中,Patch Merging模块的作用是进行降采样,通过该模块后,特征图的形状会减小一倍,通道数会增加一倍。这个模块类似于YOLOX或Yolov5中的Fcous模块。Patch Merging模块存在于Stage2到Stage4中。
Swin Transformer的输入是一个H×W×3的图像,经过Patch Partition和Linear Embedding后,形状和通道维度会变为(H/4,W/4,48)。然后,类似于ResNet,不同的阶段对特征图进行降采样,形状缩小的同时通道数会扩展相同的倍数。这样做的目的是为了获得更大的感受野和丰富每个特征点对应原图上的特征信息。
Swin Transformer一共有四个模型,从Tiny、Small、Basic到Large。以Swin-T为例,其中的concat4×4、96-d、LN操作代表Patch Partition和Linear Embedding操作,其和Patch Merging模块一样。其中,concat4×4表示将高和宽下采样四倍,96-d表示Linear Embedding将通道数变为96,LN表示layer norm。win.sz代表window size即窗口大小,dim 96代表通过Swin-Transformer Block输出的特征通道维度为96,head 3代表Multi-Head Self-attention的头数。
此外,Swin Transformer还利用相对位置索引矩阵来计算注意力,通过对索引矩阵进行一系列操作,得到相对位置偏置表,用于Attention计算中的B矩阵。这个表是网络训练过程中真正要训练的参数,且只要窗口大小是固定的,一元索引矩阵的值就是固定的。
综上所述,Swin Transformer作为backbone在计算机视觉任务中通过分割图像为Patch并使用Transformer模块进行特征提取,具有较高的性能和灵活性。
#### 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]
[ .reference_list ]
Linux swin transformer环境配置
要在Linux上配置Swin Transformer环境,可以按照以下步骤进行:
1. 安装Python和pip
2. 安装CUDA和cuDNN
3. 克隆Swin Transformer代码库
4. 安装依赖项:`pip install -r requirements.txt`
5. 编译Deformable Convolutional Networks(DCN):`cd ./swin_transformer/ops; python setup.py develop`
6. 运行Swin Transformer:`python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS tools/train.py --cfg configs/swin_tiny_patch4_window7_224.yaml`
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