霸榜多個CV任務(wù)，開源僅兩天，微軟分層ViT模型收獲近2k star
自 2017 年 6 月谷歌提出 Transformer 以來，它便逐漸成為了自然語言處理領(lǐng)域的主流模型。最近一段時間，Transformer 更是開啟了自己的跨界之旅，開始在計算機視覺領(lǐng)域大展身手，涌現(xiàn)出了多個基于 Transformer 的新模型，如谷歌用于圖像分類的 ViT 以及復旦、牛津、騰訊等機構(gòu)的 SETR 等。由此，「Transformer 是萬能的嗎？」也一度成為機器學習社區(qū)的熱門話題。
不久前，微軟亞研的研究者提出了一種通過移動窗口（shifted windows）計算的分層視覺 Transformer，他們稱之為 Swin Transformer。相比之前的 ViT 模型，Swin Transformer 做出了以下兩點改進：其一，引入 CNN 中常用的層次化構(gòu)建方式構(gòu)建分層 Transformer；其二，引入局部性（locality）思想，對無重合的窗口區(qū)域內(nèi)進行自注意力計算。
論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf
首先來看 Swin Transformer 的整體工作流，下圖 3a 為 Swin Transformer 的整體架構(gòu)，圖 3b 為兩個連續(xù)的 Swin Transformer 塊。
該研究的亮點在于利用移動窗口對分層 Transformer 的表征進行計算。通過將自注意力計算限制在不重疊的局部串口，同時允許跨窗口連接。這種分層結(jié)構(gòu)可以靈活地在不同尺度上建模，并具有圖像大小的線性計算復雜度。下圖 2 為在 Swin Transformer 架構(gòu)中利用移動窗口計算自注意力的工作流：
模型本身具有的特性使其在一系列視覺任務(wù)上都實現(xiàn)了頗具競爭力的性能表現(xiàn)。其中，在 ImageNet-1K 數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了 86.4% 的圖像分類準確率、在 COCO test-dev 數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了 58.7% 的目標檢測 box AP 和 51.1% 的 mask AP。目前，在 COCO minival 和 COCO test-dev 兩個數(shù)據(jù)集上，Swin-L（Swin Transformer 的變體）在目標檢測和實例分割任務(wù)中均實現(xiàn)了 SOTA。
此外，在 ADE20K val 和 ADE20K 數(shù)據(jù)集上，Swin-L 也在語義分割任務(wù)中實現(xiàn)了 SOTA。
開源代碼和預訓練模型
Swin Transformer 論文公開沒多久之后，微軟官方于近日在 GitHub 上開源了代碼和預訓練模型，涵蓋圖像分類、目標檢測以及語義分割任務(wù)。上線僅僅兩天，該項目已收獲 1900 星。
項目地址：
https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
首先圖像分類任務(wù)，Swin-T、Swin-S、Swin-B 和 Swin-L 變體模型在 ImageNet-1K 和 ImageNet-22K 數(shù)據(jù)集上的準確率結(jié)果如下：
其次目標檢測任務(wù)：Swin-T、Swin-S、Swin-B 和 Swin-L 變體模型在 COCO 目標檢測（2017 val）數(shù)據(jù)集上的結(jié)果如下：
最后語義分割任務(wù)：Swin-T、Swin-S、Swin-B 和 Swin-L 變體模型在 ADE20K 語義分割（val）數(shù)據(jù)集上的結(jié)果如下。目前，Swin-L 取得了 53.50% 的 SOTA 驗證 mIoU 分數(shù)。
