swim transformer原理
时间: 2023-10-02 10:07:31 浏览: 40
Swim Transformer是一种特别为视觉领域设计的分层Transformer结构。它采用滑动窗口和分层表示的两大特性。滑动窗口允许在局部不重叠的窗口中计算自注意力,并允许跨窗口连接。而分层结构则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,它被称为一种披着Transformer皮的CNN。Swim Transformer以Vision Transformer(ViT)为起点,借鉴了ResNet的优点,从局部到全局逐步扩大感受野,设计成一种适用于计算机视觉任务的通用主干网络。它可以应用于图像分类、图像分割、目标检测等一系列视觉下游任务。
相关问题
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。
Swim Transformer的应用
Swim Transformer是一种在视觉领域中应用的Transformer模型。它是在Vision Transformer的基础上进一步发展的,旨在提高Transformer在图像处理任务中的性能。Swim Transformer的应用可以涉及图像分类、目标检测、语义分割等任务。
由于您提供的引用内容较为简短,没有提供具体的Swim Transformer的应用案例或代码示例。但是,您可以参考相关的论文和开源代码来了解Swim Transformer的具体应用。以下是一些可能的资源供您参考:
1. 【CV学习笔记】Swin Transformer:这是一篇关于Swin Transformer的学习笔记,可能包含了Swim Transformer的应用案例和代码示例。您可以查阅该学习笔记以获取更多信息。
2. SWIM在空管信息系统上的应用研究:这是一篇关于SWIM技术在空管信息系统上应用的研究论文。虽然与Swim Transformer的具体应用可能有所不同,但可以了解Swim Transformer在实际应用中的一些特点和设计方案。
请注意,Swim Transformer是一个较新的模型,相关的应用案例和代码示例可能相对较少。如果您对Swim Transformer的应用有更具体的问题或需求,请提供更多的信息,我将尽力为您提供更准确的答案。