动画详解Transformer模型以及变形模型

Swin transformer 模型开创性的使用了窗口注意力机制的概念。我们知道VIT模型虽然把图片分割成一个一个的patch ，但是其模型是在整个图片上来做注意力机制，其计算复杂度依然很高。为了解决计算复杂度的问题，Swin transform

2024-01-22 07:24:04 313 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

Swin-Unet解析：纯Transformer架构如何革新医学图像分割图像分割是计算机视觉与医学影像分析的核心任务，需要同时兼顾局部细节与全局语义。传统U-Net凭借编解码结构在医学分割中广泛应用，但受限于卷积感受野，难以处理长距离依赖。Transformer具备全局建模能力，却常因计算复杂度和细节损失而难以直接落地。Swin Transformer通过窗口注意力机制和层级金字塔设计，显著降低计算量并保留多尺度特征，为医疗影像分析提供新思路。Swin-Unet在此基础上构建了完整的纯Transformer U型编解码架构，结合跳跃连接与Patch Expanding模块，在器阅读详情

Swin transformer 模型开创性的使用了窗口注意力机制的概念。我们知道VIT模型虽然把图片分割成一个一个的patch ，但是其模型是在整个图片上来做注意力机制，其计算复杂度依然很高。为了解决计算复杂度的问题，Swin transformer 模型提出了窗口注意力机制的概念。在把图片分割成一个个patch后，模型把patch再分割成一个个的小窗口，每个小窗口中，自己计算注意力机制。虽然这样解决了计算复杂度的问题，但是图片毕竟是一个整体，窗口与窗口之间没有任何交互，肯定是不行的。 Swin transformer 在窗口注意力机制的基础上，又提出了移动窗口的概念，当计算完窗口注意力机制之后，需要把窗口进行移动，让窗口与窗口之间有重合的部分，这样再计算一遍注意力机制，就得到了窗口之间的关系。从Swin transformer 模型的框架上可以看出，其模型的transformer 部分每次都是成对出现的，一个是窗口注意力机制，另外一个是移动窗口注意力机制。#动图详解Transformer

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