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详细解读计算机视觉领域的一种全新的模型架构-SWIN Transformer:神奇的视觉变换器

人工智能 dancy 2个月前 (04-29) 76次浏览 已收录 扫描二维码
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详细解读计算机视觉领域的一种全新的模型架构-SWIN Transformer:神奇的视觉变换器

SWIN Transformer

详细解读计算机视觉领域的一种全新的模型架构-SWIN Transformer:神奇的视觉变换器

作为一名研发工程师,我对深度学习领域一直保持着浓厚的兴趣。近年来,随着Transformer模型在自然语言处理领域取得突破性进展,人工智能界掀起了一波”Transformer热潮”。而最近,Transformer技术也被成功引入到了计算机视觉领域,诞生了一种全新的模型架构 – SWIN Transformer。SWIN Transformer(Swin Transformer)是2021年微软研究院提出的一种用于视觉任务的Transformer模型,它在多个计算机视觉基准测试中取得了出色的成绩,展现了远超传统卷积神经网络的强大能力。那么,这种神奇的”视觉变换器”究竟是如何工作的呢?让我们一起来详细解读它的核心原理和应用吧!

SWIN Transformer的设计思路

我们知道,Transformer最初是在自然语言处理领域提出的,它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)架构,转而采用了基于注意力机制的全连接结构。这种设计不仅可以更好地捕捉长距离依赖关系,还具有高度的并行计算能力。

然而,当将Transformer直接应用到计算机视觉任务时,会遇到一些问题:

  1. 计算复杂度高: 标准的Transformer将输入映射到一个全局注意力空间,这对于高分辨率的视觉输入来说,计算量是非常大的。
  2. 感受野局限: 传统Transformer的注意力机制是全局的,无法有效捕捉局部空间信息,不利于视觉任务的建模。

为了解决这些问题,SWIN Transformer提出了一种新颖的设计:

  1. 分层结构: SWIN Transformer采用了一种分层的架构,将输入图像划分为多个不同尺度的patch,逐层进行特征提取和变换。这样可以大幅降低计算复杂度。
  2. 局部注意力: 相比于全局注意力,SWIN Transformer使用了一种”滑动窗口”式的局部注意力机制,可以更好地捕捉局部空间特征。
  3. 周期性位置编码: 为了增强空间建模能力,SWIN Transformer引入了一种基于正弦函数的周期性位置编码方法。

这些创新性的设计,使得SWIN Transformer在计算效率和建模能力上都有了显著提升,在各类视觉任务中取得了十分出色的表现。

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