SwinIR简记

本文主要是介绍SwinIR简记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

SwinIR简记

• 快速看了一眼原文，的确是将swin transformer用到了SR，本身似乎并没有太多的亮点，但是实打实的有效～

参考

• 源代码

• 原文

• 其他参考

• Swin Transformer

简述

• 看之前我特地再去看了一下Swin Transformer的原文（笔记：Swin Transformer），然后再看这篇发现确实如开头所说

• 首先是模型结构：

  • 

  • 大致分为三个部分

    • Shallow Feature Extraction
    • Deep Feature Extraction
    • HQ Image Reconstruction

  • 源码中的大致分布如下：

    • 

  • 其实作者的代码写的比较好懂，其中13部分主要是conv为主，或有修改，而第二部分就是引入了Swin Transformer模块，大致的结构大约是这样的：

    • self.layers = [RSTB]*n
    • RSTB = BasicLayer + conv + skip connection
    • BasicLayer = [SwinTransformerBlock]*depth + downsample(注意这里是None也就是说这里的特征大小一直没有变！)
    • 而SwinTransformerBlock 又分为W-MSA和SW-MSA两种，是交替出现的

总结

• Swin Transformer🐮🍺

这篇关于SwinIR简记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---