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重磅干货，第一时间送达
Swin Transformer 代码于2021年4月13日凌晨刚刚开源！
Swin Transformer Official Code已经release啦：
Image Classification：
https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
Object Detection:
https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection
Semantic Segmentation:
https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation
来源：https://www.zhihu.com/question/451860144/answer/1832191113
Transformer 在CV上的应用前景
在Attention is all you need那篇文章出来之后，就一直在思考一个问题：从建模的基本单元来看，self-attention module到底在vision领域能做什么？从现在回头看，主要尝试的就是两个方向：
1. 作为convolution的补充。绝大多数工作基本上都是从这个角度出发的，比如relation networks、non-local networks、DETR，以及后来的一大批改进和应用。其中一部分是从long-range dependency引入，某种程度上是在弥补convolution is too local；另一部分是从关系建模引入，例如建模物体之间或物体与像素之间的关系，也是在做一些conv做不了的事。
2. 替代convolution。在这个方向上尝试不多，早期有LocalRelationNet、Stand-alone Self-attention Net。如果仅看结果，这些工作基本上已经可以做到替换掉3x3 conv不掉点，但有一个通病就是速度慢，即使是写kernel依然抵不过对conv的强大优化，导致这一类方法在当时并没有成为主流。
到这个时候（2020年左右），我自己其实有一种到了瓶颈期的感觉，作为conv的补充好像做的差不多了，后续的工作也都大同小异，替代conv因为速度的问题难以解决而遥遥无期。
没想到的是，Vision Transformer(ViT)在2020年10月横空出世。
ViT的出现改变了很多固有认知，我的理解主要有两点：1. locality（局部性）；2. translation invariance（平移不变性）。从模型本身的设计角度，ViT并不直接具有这两个性质，但是它依然可以work的很好，虽然是需要大数据集的。但DeiT通过尝试各种tricks使得ViT可以只需要ImageNet-1k就可以取得非常不错的性能，使得直接上手尝试变得没那么昂贵。
其实对ViT的accuracy我个人不是特别惊讶，一方面是因为之前在local relation那一系列已经证明了self-attention有替代conv的能力，另一方面是因为19年iclr有一篇paper叫BagNet，证明了直接切patch过网络，在网络中间patch之间没有交互，最后接一个pooling再做classification，结果也已经不错了，在这个的基础上加上self-attention效果更好是可以理解的。
我个人其实惊讶于ViT/DeiT的latency/acc curve，在local relation net里速度是最大的瓶颈，为什么ViT可以速度这么快？仔细对比ViT与local relation可以发现，这里一个很大的区别是，ViT中不同的query是share key set的，这会使得内存访问非常友好而大幅度提速。一旦解决了速度问题，self-attention module在替代conv的过程中就没有阻力了。
基于这些理解，我们组提出了一个通用的视觉骨干网络，Swin Transformer [paper] [code]，在这里简单介绍一下。
https://arxiv.org/abs/2103.14030
https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
1. 之前的ViT中，由于self-attention是全局计算的，所以在图像分辨率较大时不太经济。由于locality一直是视觉建模里非常有效的一种inductive bias，所以我们将图片切分为无重合的window，然后在local window内部进行self-attention计算。为了让window之间有信息交换，我们在相邻两层使用不同的window划分（shifted window）。
2. 图片中的物体大小不一，而ViT中使用固定的scale进行建模或许对下游任务例如目标检测而言不是最优的。在这里我们还是follow传统CNN构建了一个层次化的transformer模型，从4x逐渐降分辨率到32x，这样也可以在任意框架中无缝替代之前的CNN模型。
Swin Transformer的这些特性使其可直接用于多种视觉任务，包括图像分类（ImageNet-1K中取得86.4 top-1 acc）、目标检测（COCO test-dev 58.7 box AP和51.1 mask AP）和语义分割（ADE20K 53.5 val mIoU，并在其公开benchmark中排名第一），其中在COCO目标检测与ADE20K语义分割中均为state-of-the-art。
来源：https://www.zhihu.com/question/437495132/answer/1800881612
对比Swin Transformer的实验结果，或许能明白为啥如此受关注！
图像分类方面：
目标检测方面：
语义分割方面：
观察CVPR最新的论文有很多论文开始研究和尝试基于transformer去挖掘并提升现有工作的性能，因此，我们后续也会更加关注这方面的工作分享。如果对你有所帮助，欢迎分享给你身边的小伙伴。
CVPR2021 论文整理（附论文下载）：
https://github.com/DWCTOD/CVPR2021-Papers-with-Code-Demo
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本文分享自微信公众号 - AI算法与图像处理（AI_study）。
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