Swin Transformer
Swin Transformer е визуален трансформатор, който обработва изображения в изместени, йерархични прозорци, като прави вниманието достатъчно ефективно за мащабиране на изображения с висока разделителна способност.
Преглед
It works as a general-purpose backbone for classification, detection, and segmentation.
Дълбоко гмуркане
Standard Vision Transformers изчисляват вниманието към всички изображения, като разходите нарастват квадратично с размера на изображението, което е пречка за натоварени задачи като откриване. Въведен от Microsoft Research през 2021 г., Swin (Shifted WINdows) вместо това разделя изображението на малки незастъпващи се прозорци и изчислява самовниманието само в рамките на всеки прозорец, което кара цената да расте линейно с размера на изображението. За да може информацията да пресича границите на прозореца, редуващи се слоеве изместват решетката на прозореца, така че петна, които са били разделени, сега споделят един прозорец. Swin също така изгражда йерархия: започва с малки кръпки и постепенно ги обединява, произвеждайки многомащабни карти на функции, подобно на CNN, които се вписват добре в съществуващите рамки за откриване и сегментиране.
Техническа информация
Ефективността на Swin идва от базирано на прозорци многоглаво самовнимание (W-MSA): вниманието е ограничено до фиксирани прозорци (например 7x7 кръпки), така че сложността се мащабира линейно, а не квадратично с броя на кръпките. Следващият блок използва вниманието на изместен прозорец (SW-MSA), измествайки дяла на прозореца с половин прозорец, така че да се образуват връзки между прозорци. Слоевете за сливане на кръпки свързват съседни кръпки между етапите, намалявайки наполовина пространствената разделителна способност и удвоявайки каналите, за да изградят пирамида на характеристиките.
Стратегическо въздействие
Speed and scale
Visual AI може да автоматизира задачи за проверка, откриване и маркиране в мащаб.
Build choices
Творческите екипи могат да създават прототипи на концепции по-бързо с по-малко ръчни ревизии.
Team and workflow
Операциите могат да използват изображения и видео сигнали, които преди са били трудни за обработка.
Бъдещето на Swin Transformer
Swin демонстрира, че йерархичните трансформатори, съобразени с местоположението, могат да съперничат или да победят CNN като универсални опори на зрението, а Swin V2 прокара това до модели с милиарди параметри и много високи разделителни способности. Очаквайте непрекъснато смесване на конволюционни индуктивни отклонения с внимание, по-ефективни варианти на внимание и гръбнаци в стил Swin, захранващи мултимодални и видео модели. Тъй като базовите модели за визията узряват, йерархичните дизайни, които произвеждат многомащабни характеристики, остават особено ценни за плътни задачи за прогнозиране.
Внедряване в реалния свят
Високоточна ImageNet класификация като предварително обучен гръбнак
Гръбнак за откриване на обекти и сегментиране на екземпляри в рамки като Mask R-CNN и Cascade R-CNN
Семантична сегментация на улични сцени и сателитни изображения
Анализ на медицински изображения, при който високата разделителна способност и многомащабните детайли са от значение
Рискове и предпазни огради
Правата върху изображението и съгласието могат да се превърнат в правни рискове, ако произходът е неясен.
Производителността на модела може да варира в зависимост от осветлението, демографските данни и средата.
Фалшивите положителни резултати могат да останат незабелязани, освен ако не се наблюдават праговете на достоверност.
Пътна карта за изпълнение
Определете критерии за приемане за прецизност, извикване и разходи за грешки.
Тествайте с данни, които съответстват на реалните производствени условия.
Добавете преглед от човек за прогнози с ниска степен на сигурност или с голямо въздействие.
Проследявайте дрейфа на модела и проверявайте отново след промени в камерата или набора от данни.
Продължете да изследвате
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Swin Transformer quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Дифузионни трансформатори
Frequently asked questions
What is Swin Transformer?
Swin Transformer е визуален трансформатор, който обработва изображения в изместени, йерархични прозорци, като прави вниманието достатъчно ефективно за мащабиране на изображения с висока разделителна способност. Той работи като гръбнак с общо предназначение за класифициране, откриване и сегментиране.
Какво означава „Swin“ в Swin Transformer?
Swin означава Shifted Windows, механизмът, който позволява на прозорците за локално внимание да обменят информация между слоевете.
Защо изчисляването на самовниманието в рамките на локални прозорци е полезно?
Ограничаването на вниманието до прозорци с фиксиран размер кара изчислителните разходи да растат линейно с размера на изображението, за разлика от квадратичния растеж на глобалното внимание.
Как Swin позволява на информацията да се движи между отделни прозорци?
Редуващите се слоеве изместват решетката на прозореца с половин прозорец, така че петна, които преди това са били в различни прозорци, могат да се грижат един за друг.
Какво правят слоевете за сливане на кръпки между етапите на Swin?
Сливането на кръпки свързва съседни кръпки, за да намали наполовина пространствената разделителна способност и удвои дълбочината на канала, изграждайки многомащабна йерархия.
Защо йерархичният, многомащабен изход на Swin е особено полезен?
Многомащабните карти на функции имитират гръбнака на CNN, така че Swin се интегрира лесно с рамки за плътно прогнозиране като Mask R-CNN.