swin transformer整个顺序流程
时间: 2024-06-02 13:06:43 浏览: 15
Swin Transformer是一种基于Transformer的图像分类网络,其整个顺序流程如下:
1.输入一张大小为$H\times W$的图片,将图片划分为大小为$P_s\times P_s$的若干个子块,然后将这些子块reshape成向量。
2.对这些向量应用一些线性变换和非线性变换,以得到每个子块的特征表示。
3.对这些特征表示应用一些空间变换,以使得不同子块之间的相对位置信息得到保留。
4.将这些经过空间变换后的特征表示送入多层Transformer模块中进行特征融合。
5.将最终的特征表示通过一些线性变换得到分类结果。
其中,Swin Transformer最重要的部分是Step 3,其通过Shifted Window机制来保留不同子块之间的相对位置信息,使得Swin Transformer在处理大尺度图像时能够取得比其他网络更好的效果。
参考文献:[^1][^2]
相关问题
swin transformer v2流程图
很抱歉,根据提供的引用内容,没有找到关于Swin Transformer V2流程图的信息。但是,我可以为您提供一些关于Swin Transformer V2的介绍和相关信息。
Swin Transformer V2是一种新型的Transformer模型,它在计算效率和模型性能之间取得了很好的平衡。相比于传统的Transformer模型,Swin Transformer V2采用了分层的窗口机制,将输入图像分成多个窗口,然后在每个窗口内进行Transformer计算,从而减少了计算量。此外,Swin Transformer V2还采用了跨窗口的位置编码方式,使得模型更加灵活。
如果您想了解更多关于Swin Transformer V2的信息,可以参考以下引用内容:
引用: https://zhuanlan.zhihu.com/p/395672357
引用: https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection
swin transformer
Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型,它在2021年由香港中文大学提出。与传统的卷积神经网络(CNN)相比,Swin Transformer采用了一种新颖的分层策略,将图像分割成多个小块,并在每个小块上应用Transformer模块进行特征提取和交互。
Swin Transformer的核心思想是将图像分割成固定大小的小块,然后通过层次化的Transformer模块进行特征提取。这种分层策略使得Swin Transformer能够处理任意大小的图像,而不受输入尺寸的限制。此外,Swin Transformer还引入了局部注意力机制和全局注意力机制,以平衡局部和全局信息的建模能力。
Swin Transformer在多个图像分类任务上取得了优秀的性能,包括ImageNet图像分类、COCO目标检测和PASCAL VOC语义分割等。它在准确性和计算效率之间取得了良好的平衡,成为当前领域的研究热点之一。
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