Swin Transformer v2解决了大型视觉模型训练和应用中的三个主要问题,包括训练不稳定性、预训练和微调之间的分辨率差距以及对标记数据的渴望。提出了三种主要技术: 1)残差后范数方法结合余弦注意提高训练稳定性; 2)一种对数空间连续位置偏差方法,可有效地将使用低分辨率图像预训练的模型转移到具有高分辨率输入的下游任务; ...
from timm.models.swin_transformer_v2 import swinv2_tiny_window8_256 torch.backends.cudnn.benchmark = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from ema importEMA 设置全局参数 设置学习率、BatchSize、epoch等参数,判断环境中是否存在GPU,如果没有则使用CPU。建议使用GPU,CPU太慢了。 if __...
从https://github.com/microsoft/Swin-Transformer下载代码,然后放到本地。然后解压。 在get_started.md找到预训练模型下载路径,下载下来然后放到Swin-Transformer根目录。 2、制作数据集 构建数据集,数据集结构如下: dataset#数据集结构├─test├─train │ ├─cat│ └─dog └─val ├─cat└─dog 从原数据集...
作者提出的Swin Transformer展现出不俗的表现在图像分类目标检测和语义分割,超过了ViT,DeiT和ResNet模型,且在多个数据集上的表现超过了最优模型,作者坚信横跨自然语言处理和计算机视觉的统一架构将受益于两个领域,作者希望Swin Transformer 能够促进其发展。 二、模型与方法 2.1 Swin Transformer架构 Swin Transformer 的架...
首先,使用编码器-解码器结构从输入图像中提取像素特征。然后,使用一组聚类中心对像素进行分组,这些像素会根据聚类分配进一步更新。最后,迭代执行聚类分配和更新步骤,而最后一个分配可直接用作分割预测。 为了将典型的MaskTransformer解码器(由交叉注意力、多头自注意力和前馈网络组成)转换为上文提出的k-means交叉注意力,...
Vision Transformer 用的是Encoder only类型,主要用的就是Transformer Encoder模块 VIT的想法就是将Transformer应用到图像识别上去 但是直接应用有个问题,NLP是单词为单位,一句话的词数还是比较少的,但是图片的基本单位是一个个像素点,数量多得多,导致计算量会非常的大。
通常计算量都巨大,而又因为没有卷积核的先验偏置,通常要使用海量的数据进行预训练(自监督或有监督),使得模型调试成本大;2021年横空出世的swin-transformer将注意力运算量从图像尺寸的平方o(n2)降到了线性o(n1),又通过窗口自注意力+滑窗自注意力实现了近似的全局注意力(全局特征提取).swin-transformer也实现cv各大...
现在我们完成了 resnet50 编码器,如果你附加一个分类头,那么他就可以在图像分类任务上工作。下面开始进入本文的正题实现ConvNext。 Macro Design 1、改变阶段计算比率 传统的ResNet 中包含了 4 个阶段,而Swin Transformer这4个阶段使用的比例为1:1:3:1(第一个阶段有一个区块,第二个阶段有一个区块,第三个阶段...
Re**n″ 上传416.23 MB 文件格式 zip transformer 文档资料 深度学习 人工智能 使用的数据集共有5种类别,使用Swin-T预训练模型进行训练。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:13 积分 电信网络下载 Copyright © 2015 - 2025 https://www.coder100.com/ All rights reserved. 备案号:浙ICP备2024104199号-2 ...
【摘要】 @[toc] 摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,演示如何使用timm版本的Swin Transformer图像分类模型实现分类任务已经对验证集得分的统计,本文实现了多个GPU并行训练。通过本文你和学到:1、如何从timm调用模型、loss和Mixup?2、如何制作ImageNet数据集?3、如何使用Cutout数据...