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27 thg 7, 2020 · SWIN的四分五裂，绝不是一个人的原因 （既然SWIN也不复存在，也就没有必要再说去辣菜谁了，也请有些唯粉不要过度联想） 8.24更新 8.5号更新 有关巨C那条豆瓣贴，我只是想搬一下贴，阐述提问者说的俞更寅是赵品霖逼走这一说法，现在看来是被 霖黑 有 ...
Swin这个名字是合作者郭百宁的贡献。 2） Shifted window这个idea的由来和解释。 其实决定做层次化Transformer的时候，几乎一瞬间就想到了这样一个设计。
18 thg 9, 2023 · Swin Transformer Block 这是最核心的模块，可以看出四个stage的重复个数依次为2 2 6 2，都是偶数 这是有原因的，原因就是，这两个块必须接连依次出现。
9 thg 6, 2023 · 一、概要 在 Swin Transformer 采用了 相对位置编码 的概念。 那么相对位置编码的作用是什么呢？ 解释： 在解释相对位置编码之前，我们需要先了解一下在NLP中Position Encoder即PE， NLP中Position_Encoder理解 在Swin Transformer中，将特征图 如按7*7 的窗口大小划分为多个小窗格，单独在每个小窗格内进行Attention ...
如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？ Swin Transformer以dense prediction上出众的效果而闻名。 最近看到Wukong上对ViT和Swin在不同任务上做了一系列… 显示全部 关注者 395 被浏览
Swin Transformer是将Transformer模块中的标准multi-head self-attention（MSA）模块替换为基于移动窗口，其它层保持不变。Swin Transformer由一个基于移位窗口的MSA模块组成，然后是一个介于GELU非线性之间的2层MLP。在每个MSA模块和每个MLP之前应用LayerNorm（LN）层，在每个模块之后应用剩余连接。
Swin Transformer 是在 Vision Transformer 的基础上使用滑动窗口（shifted windows, SW）进行改造而来。 它将 Vision Transformer 中固定大小的采样快按照层次分成不同大小的块（Windows），每一个块之间的信息并不共通、独立运算从而大大提高了计算效率。
相对位置偏差可以解释视觉元素的相对空间配置，在各种视觉任务中都具有重要作用，特别是在目标检测等密集的识别任务中。 Issues in scaling up model capacity and window resolution 在扩展Swin Transformer的容量和窗口分辨率时，我们发现了两个问题： 扩展模型容量时的不稳定性问题。如图2所示，当我们将原始 ...
结论，swin是有效果的，但开源社区目前没看到，估计训练比较耗时间不值当 CLIP 的效果其实和模型结构关系不大，关键在数据质量，至于大家所说的局部特征，全局特征之分，在数据驱动的情况下， 细粒度的特征 来自细粒度的文本监督 发布于 2024-04-01 04:31
(5)Swin Transformer block Figure 3 (b),Swin Transformer模块包括一个基于移动窗口的MSA模块，然后是一个中间带有GELU非线性的2层MLP。 在每个MSA模块和每个MLP之前应用一个LayerNorm (LN)层，在每个模块之后应用一个残差连接。
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