文章标题：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030代码地址：Swin Transformer 目录1 概述2 贡献3 内容3.1 总体结构3.2 基于移动窗口的自注意力3.3 模型变种3.4 实验4 总结 1 概述 从Vi
一 VIT模型1 代码和模型基础以timm包为代码基础，VIT模型以vit_base_patch16_224作为模型基础2 模型结构2.1 输入的图像，第一步patch_embeding，这里一个patch的对应的像素大小是，也就是对输入图像作conv2d，对应的kernel_size=16，stride=16，以及升维为768，最终得到输出feature为，然后转化为，这里196个patchs其
现在经常使用的网络之一问题：随着神经网络的不断加深，一定会带来好处吗？不一定。蓝色五角星表示最优值标有Fi的闭合区域表示函数，闭合区域的面积代表函数的复杂程度，在这个区域中能够找到一个最优的模型（可以用区域中的一个点来表示，该点到最优值的距离可以用来衡量模型的好坏）从上图中可以看出，随着函数的复杂度的不断增加，虽然函数的区域面积增大了，但是在该区域中所能找到的最优模型（该区域内的某一点）离最优值的
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2024-08-25 23:30:57
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.011691.来先看看摘要对于许多视觉任务来说，在多个尺度上表示特征是非常重要的。卷积神经网络(CNNs)不断发展，并显示出较强的多尺度表示能力，在广泛的应用中一致取得了性能的提升。然而，大多数现有的方法以分层的方式表示多尺度特性。在本文提出了一种新的CNNs模块，即Res2Net，通过在一个残差块内构造分层的类残差连接。Res2Ne
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2024-06-05 09:01:14
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ICCV最佳论文：Swin Transformer Swin，其实就是Shifted Win dows的意思，即使用一个滑动窗口的ViT工作。 相对来说，ViT只是证明了Transformer在图片分类领域的效果非常好，但是Swin Transformer，则将这个东西推广到了CV的方方面面，告诉大家，不管什么任务，都用Transformer就好了，而确实这个模型在
CVPR18（Oral）
lightningsoon/Residual-Dense-Net-for-Super-Resolutiongithub.com
Residual Dense Network for Image Super-Resolution Residual Dense Network for Image Super-Resolutionarxiv.org 摘
Yolo V3 上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件：CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。ResX：由一个CBL和X个残差组件构成，是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用，因此经过5次R
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2024-06-13 21:01:48
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reference: [v1] Going Deeper with Convolutions [v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift [v3] Rethinking the Inception Architecture for Compu
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2024-08-08 10:36:09
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文章目录1、卷积神经网络的概念2、 发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 卷积网络可视化10.6 总结11、VGGNet11.1 结构11.2 网络特点：11.3 分类框架：12、GoogLeNe
在过去的几年里，关于介绍卷积神经网络(CNN)的文档有很多，特别是它已经彻底改变了计算机视觉领域。在这篇文章中，我们将以神经网络的基本背景知识为基础，探索CNN是什么，了解它是如何工作的，并从头开始构建一个简单的CNN。1.目的CNN的一个典型的用例是执行图像分类任务，例如查看宠物图像，并决定它是猫还是狗。这似乎是个简单的任务–为什么不直接使用正常的神经网络呢？（1）图像大 目前用于处理计算机视觉
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2024-02-18 11:50:13
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在Java Swing的开发中，经常会遇到与用户界面交互相关的问题。Java Swing是一个构建图形用户界面的库，提供了丰富的组件和灵活的布局管理。处理这些问题时，我们需要理解Swing的基本原理和结构，以便在开发过程中快速高效地找到解决方案。
### 背景描述
在开发Swing应用时，我们常常需要处理多个线程对UI的共同操作。这意味着，如果UI被阻塞，用户的体验会受到影响。为了更好地了解这
输入图片尺寸 Batch_size*H*W送入SwinTransformer
PatchEmbedding【Parameter】
每个patch 分别进行EmbeddingBatch_size*H*W——>Batch_size,Patch_H*Patch_W,emb_dim每个图片加1,Patch_H*Patch*W,emb_dim大小的绝对位置embedding送入Basi
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2023-12-18 22:08:15
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Swin Transformer; Shifted Windows MSA; Relative position bias
论文链接：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted WindowsIntroduction目前Transformer应用到图像领域主要有两大挑战：
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2024-08-01 12:13:49
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paper: https://arxiv.org/abs/2103.14030code: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer文章
原创
2022-06-27 17:07:47
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上面的常规的窗口虽然可以降低计算的复杂度，但是又产生了新问题，将图像分成多个窗口后，只能窗口内计算自注意力，窗口间没办
原创
精选
2024-06-05 10:42:08
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这个层的作用是将Token的数量减少，实现2倍的下采样，同时将特征维度增加到原始维度的2倍。通过这个操作，特征的
原创
2023-12-23 23:07:07
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于是Layer l+1的第2个窗口（从1开始计算）综合了layer l的第1个和第2个窗口的信息，Layer l+1的第5个窗口（从1开始计算）综合了layer
原创
2024-06-06 09:55:24
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stacking方法，boosting算法，与bagging的区别，adboost算法权重固定，regionboost权重动态学习 提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下，认真学习和总结，以应对未来更多的可能性关于互联网大厂的笔试面试，都是需要细心准备的 （1）自己的科研经历，科研内容，学习的相关领域知识，要熟悉熟透了 （2）自己的实习经历，做了什么内容，学习的领域知识，
Swin TransformerSwin transformer是一个用了移动窗口的层级式（Hierarchical）transformer。其像卷积神经网络一样，也能做block以及层级式的特征提取。本篇博客结合网上的资料，对该论文进行学习。摘要本篇论文提出了一个新的Transformer，称作Swin Transformer，其可以作为计算机视觉领域的一个通用的骨干网络。这是因为ViT这篇论文
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2024-03-27 11:58:39
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