为什么swin transformer block能涨点
时间: 2023-05-12 19:06:29 浏览: 124
Swin Transformer Block 能够涨点的原因是因为它采用了分层的注意力机制,将输入的特征图分成多个子图,然后对每个子图进行注意力计算,从而提高了模型的效率和准确性。此外,Swin Transformer Block 还采用了窗口化的卷积操作,使得模型可以处理更大的输入图像,从而提高了模型的感受野和泛化能力。
相关问题
Swin Transformer Block内包含什么
Swin Transformer Block是Swin Transformer模型中的基本构建块之一,它包含以下组件:
1. Patch Partition:将输入图像分块为多个小区域,以便进行后续处理。
2. Local Permutation:对每个小区域进行位置编码,以便模型可以学习到位置信息。
3. Shift Tokens:将每个小区域的特征沿着水平和垂直方向进行循环移位,以增加模型的视野范围。
4. Multi-Head Self-Attention:使用多头自注意力机制来学习每个小区域之间的依赖关系。
5. MLP:对每个小区域的特征进行非线性变换,以进一步提取特征。
6. Layer Normalization:对每个小区域的特征进行归一化处理,以便提高模型的稳定性。
通过使用Swin Transformer Block,Swin Transformer模型可以在保持高准确率的同时,具有更好的计算效率和可扩展性。
Swin Transformer Block原理
Swin Transformer是一种新型的Transformer结构,它采用了分层的方式来处理大尺寸图像。其中,Swin Transformer Block是Swin Transformer的基本组成单元。Swin Transformer Block的结构如下:
![Swin Transformer Block](https://img-blog.csdnimg.cn/20211019163412905.png)
其中,LN表示Layer Normalization,MLP表示多层感知机,SA表示Self-Attention。
Swin Transformer Block的具体实现过程如下:
1. 输入特征经过Layer Normalization后,进入Self-Attention模块,得到自注意力特征;
2. 将自注意力特征与输入特征相加,得到残差特征;
3. 残差特征经过Layer Normalization后,进入多层感知机模块,得到MLP特征;
4. 将MLP特征与残差特征相加,得到最终输出特征。
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