swim+transformer
时间: 2023-12-20 10:05:24 浏览: 39
Swim-Transformer是一种基于迁移学习的分类网络,用于对花数据集进行分类。它可以自动训练自定义数据集,只需要按照README文件的要求摆放好数据集即可,无需更改train和predict的参数,代码会自动计算图像分类的个数。
在Swim-Transformer中,窗口会向右侧和下方各偏移M/2个像素,其中M是Patch Merging层的patch大小。例如,如果M是2x2,则窗口从4个变成9个。为了减少计算量,论文中提出了一种名为"Efficient batch computation for shifted configuration"的方法。该方法通过移动最上一行和最左边一列,重新拼成4x4形状的图片窗口。这样,就可以像W-MSA一样使用2x2计算,实现特征交融,并减少计算量。
相关问题
Swim-Transformer
Swim-Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型,它在处理计算机视觉任务时表现出色。它解决了基于分块的输入维度高和输入序列长度单一的问题,能够提取多尺度的信息,并将时间复杂度降至线性。Swim-Transformer可以被认为是transformer类型的集大成者,其网络结构在各个任务上都达到了SOTA的精度,包括物体检测、语义分割、视频动作识别、自监督学习和图像复原等任务。
Swim Transformer
Swim Transformer是一种特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,并允许窗口之间的连接。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成线性关系。因此,Swin Transformer被称为一种披着Transformer皮的CNN。它借鉴了CNN的分层结构,不仅适用于分类任务,还可以扩展到下游任务,如图像分割和目标检测等计算机视觉任务。该模型以Vision Transformer(VIT)为起点,吸收了ResNet的优点,并通过逐步扩大感受野的方式设计了Transformer。Swim Transformer的成功并非偶然,而是基于积累与沉淀。
论文题目:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030
Swim Transformer的每个块(Block)有两种结构,分别是W-MSA结构和SW-MSA结构。这两种结构是成对使用的,先使用W-MSA结构,然后再使用SW-MSA结构。因此,堆叠Swim Transformer Block的次数是偶数。