swin-transformer 和 vision transformer 有什么区别详细说一下
时间: 2023-08-07 20:10:21 浏览: 65
Swin-Transformer和Vision Transformer(ViT)都是基于Transformer架构的图像分类模型,但它们在一些方面有所不同。
1. 窗口机制
ViT使用patch-based方法将图像分成固定大小的图像块,然后将这些图像块转换为向量,这些向量成为“patches”。然后,这些patches通过Transformer编码器进行处理。相比之下,Swin-Transformer使用了一种称为“窗口机制”的新方法,它将图像分成多个窗口,每个窗口包含几个连续的图像块。这种方法可以更好地利用图像的局部信息。
2. 编码器结构
在ViT中,Transformer编码器通常由多个Transformer块组成,每个块由多头注意力和前馈神经网络组成。Swin-Transformer也使用了Transformer编码器,但是它使用的是分层的Transformer结构,每个层级都由若干个小型Transformer块组成。这种结构可以更好地平衡模型的复杂度和性能。
3. 训练策略
在ViT中,研究人员使用了一个称为“预训练-微调”(pre-training-fine-tuning)的策略,其中模型首先在大规模图像数据集上进行预训练,然后在特定的图像分类任务上进行微调。相比之下,Swin-Transformer使用了一种称为“自监督学习”(self-supervised learning)的方法,其中模型从未标记的数据中自动学习图像表示。这种方法可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
总的来说,Swin-Transformer和ViT都是Transformer架构的图像分类模型,但它们在一些方面有所不同,包括窗口机制、编码器结构和训练策略。