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Swin Transformer [ arXiv ]：每层仅对 局部 进行关系建模，同时不断缩小 特征图 宽高，扩大感受野。. 其他还有在position encoding、attention机制方面的改进，和CNN+Transformer的融合等等，有空再总结一波。. @article {liu2021Swin, title= {Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ...
2021年10月12日 · Swin是Shifted window的缩写，这也是投稿前最后一天才确定下来的名字。 很长一段时间我们在考虑是否以hierarchical（H）作为名字，但最后觉得shifted window是这篇论文最有意思的一个设计，也是实现局部性和层次性的关键所在，于是决定在方法的名字里强调 ...
我们构建了称为swi - b的基本模型，使其模型大小和计算复杂度与ViTB/ DeiT-B类似。我们还介绍了Swin-T, Swin-S和Swin-L，分别为0.25倍,0.5倍和2倍版本的模型大小和计算复杂度。
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。
相信想到用Swin Transformer来实战的同学肯定已经多多少少对其有一定了解了。 在此，我说一下我的实战的思路： 从官网拿到代码，然后改改，换成自己的数据集，加载它的预训练权重，然后让代码跑起来。
本文内容需要在对熟悉VIT(Vision Transformer)和Swin Transform原理的基础上阅读。相比于VIT，Swin Transform中比较难理解的点有两个：（1）相对位置偏置；（2）SW-MSA。下面从原理和源码两个方面进行分析。此文章借鉴b站up霹雳吧啦Wz的视频，讲解的
2021年11月19日 · 说白了，无论是FAIR的MAE还是MSRA的Swin Transformer V2和SimMIM，本质上都是企图在解一个问题：. 如何在CV领域复制NLP的发展路线，利用大规模无监督数据加大模型解决90%的任务的精度问题。. 全球最顶级的lab现在几乎都在做这个问题，都这个时间点了还看不 ...
