swin-transformer

面向视觉任务的transfomer

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Vision Transformer(ViT)在视觉任务中的局限性

  • 需求数据量巨大

    CNN中是图像整体输入,并且经过多年的演变,发展出了多个不同的优化策略。从而在学习时能够在一定先验知识的前提下拟合数据。

    而transformer是将图像切割成若干较小的patch,并拉伸成向量。从而难以获得图像关联信息,缺少大量先验知识。

    对此,需要从大量数据中学习这些先验知识。大量例子证明,在数据量足够充分的前提下,transformer能够获得比CNN更好的效果。

    但是在小规模数据中,由于无法有效学习到数据的先验知识,反而会比CNN更低。

  • 计算量大

    事实上,transformer所包含的参数通常要大于CNN。

    其主要原因在于:transformer的模型结构就导致学习数据非常的难,因此需要更多的hidden layer来学习数据的本质分布。

    为了达到这一目的,通常要累加很多层transoformer结构,因此也更加的庞大。

在视觉领域中的具体困难

1. 大尺寸图像计算量爆炸

2. 尺度固定为16*16

Swin transformer的解决之道:用CNN的精神

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swin-transformer结构图

按照"长宽各减一半,channel数增加一倍"的‘规则’进行

transformer需要大量数据原因之一:因为将先验知识(序列或图片切成小patch拉成一个向量)结构被破坏,因此需要更多的数据去训练。

swin与vit不同的是:不与所有的token做相关性,而是跟它相近的(周边邻域(4个或5个))token做相关性,感受野逐渐扩大,与cnn神似;
线性变换降维:通过mlp或1*1卷积进行降维

patch partition:将图片分割成小块block(如:win size: 7*7),在通过1*1卷积将通道数3变为48

swin transformer用CNN的方式去构建网络,用卷积局部化的思想,基于self-attention的方式去搭建网络,实现图像编码

其中主要包含3个主要内容:

  1. patch partition: 类似于池化

  2. shift操作:令不同token之间有通信,减少计算量

  3. 相对位置编码:进一步加强token之间的上下文关系

patch partition

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MSA和WMSA

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复杂度比较

对于MSA的复杂度大约为:

对于W MSA来说

M:切割后的尺寸,如上图:M=2 ,但每个block之间没有关联起来,解决:shift

shift操作

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问题:原来4个token,现在变成9个token了

解决:挪动一些token

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新问题:特征乱窜

解决: 加mask

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位置偏置

位置偏置就是将位置信息作为偏置,加入向量。

imagenet上加入位置偏置可以有3%的提升。

具体步骤为:

  • 计算每个token的相对位置坐标

  • 拉伸后合并成一个矩阵

  • 合并成一维位置向量(全部加上M-1,行再乘以2M-1,行列相加)

  • 可训练参数B作为偏置value的索引,查表将偏置作为归一化后的偏置信息

B:位置编码(增加每个token的位置信息)

总体架构

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Token

在计算机视觉中,Token通常指的是一种用于表示图像或文本中的最小单位的符号或标记。这些符号或标记可以是像素、单词、字符或其他更高级的语义单位。

在图像处理中,Token可以是图像的像素、图像块、特征点或其他表示图像信息的单位。例如,在图像分类或目标检测任务中,可以将图像划分为不同的图像块,并将每个图像块视为一个Token来进行处理。

在自然语言处理中,Token通常指的是将文本分割成单词、字符或其他语义单位的过程。这些Token可以用于文本的分析、语义理解、机器翻译等任务。例如,在文本分类任务中,可以将文本分割成单词并将每个单词视为一个Token来进行处理。

Token在计算机视觉中的应用非常广泛,可以用于图像处理、目标识别、图像分割、文本处理等各种任务中。通过将图像或文本分割成Token,可以更好地理解和处理图像或文本数据,从而提高计算机视觉任务的性能和效果。

你可能感兴趣的:(计算机视觉,transformer,深度学习,人工智能)