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而且这两个结构是成对使用的，先使用一个W-MSA结构再使用一个SW-MSA结构。所以你会发现堆叠Swin Transformer Block的次数都是偶数（因为成对使用）。3、最后对于分类网络，后面还会接上一个Layer Norm层、全局池化层以及全连接层得到最终输出。
Swin Transformer在图像分类，物体检测，语义分割这三个常见的视觉任务上都可以取代传统的CNN 主干网络，计算量基本相当甚至更少，而准确率上却可以看到显著的提升。准确率的提升并不奇怪，因为自注意力具有比卷积网络更强的特征提取能力。计算量的 ...
其余实验中，模拟的是Swin的短序列，大batch情况下。相比于flash_v1反而变慢了 讨论 针对Swin短序列大batch情况可以做进一步优化。由于flash_v2使用了CUTLASS 3.0，应该可以对CUTLASS 3.0进行超参数搜索，看能否赶上flash_v1
我把R50换成R101、x101、swin-T，都没有产生一点点涨点效果，优化器是Adamw，lr0.0001，epoch12+warmup 首页 知乎知学堂 发现 等你来答 切换模式 登录/注册 为什么我在目标检测模型中把R50替换成其他较强的backbone，但没有涨点效果？关注问题 ...
在这个问题里潜水已久，借着今天组里放出了Swin Transformer [paper] [code]，来回答一下。在Attention is all you need那篇文章出来之后，就一直在思考一个问题：从建模的基本单元来看，self-attention module到底在vision领域能做什么？从现在回头看，主要尝试的 ...
不适合作为backbone网络应用于检测、分割等下游任务，而我们新的codebase提供了Swin Transformer 的支持，能比较方便评估在下游任务的迁移性能。2）在相同训练budget和没研究multi-crop的情况下，比DINO和MoCo v3效果更优（DeiT-S/16上 ...
2021年11月19日 · 基于此，如果我是Swin的作者，会优先尝试两条道路，1）证明Swin是小模型的良药，落地必备；2）证明Swin可以被用在NLP上，是一种合理的 Sparse Transformer结构 ，那么Swin也许和Bert有得一拼，取代Bert也未必没有机会。. 看到留言里的一些评论，发现很多人看的还是 ...
