使用的算法模型为/segformer_mit-b0,我们根据实际情况修改其配置,实验用到了以下的算法配置文件,如下图所示。 入口配置文件为segformer_mit-b0_8xb2-160k_ade20k-512x512.py,其依赖配置文件有segformer_mit-b0.py、pascal_voc12.py、default_runtime.py、schedule_160k.py。记得修改segformer_mit-b0_8xb2-160...
设计了一系列的 Mix Transformer 编码器(MiT),MiT-B0 到 MiT-B5,具有相同的结构,但尺寸不同。MiT-B0 是用于快速推理的轻量级模型,而 MiT-B5 是用于最佳性能的最大模型。设计的 MiT 部分灵感来自 ViT,但针对语义分割进行了定制和优化。 轻量级 All-MLP 解码器 集成了一个仅由 MLP 层组成的轻量级解码器,这避...
我正在尝试在卫星图像上微调 mit-b0 分割模型,以在具有 8 GB VRAM 的 RTX 2070 上分割稻田,但在第一个纪元开始时我发现 CUDA 内存不足。我相信我有一些内存分配问题,请让我知道问题是什么。我想我应该能够在我的 GPU 上安装 b0。 主要代码: import os import torch import argparse from tqdm import tqdm ...
论文中提出了一系列的Mix Transformer编码器(MiT),MiT-B0到MiT-B5,具有相同的结构,但尺寸不同。MiT-B0是用于快速推理的轻量级模型,而MiT-B5是用于最佳性能的最大模型。设计的MiT部分灵感来自ViT,但针对语义分割进行了定制和优化。 2.3 轻量级All-MLP解码器 集成了一个仅由MLP层组成的轻量级解码器,这避免了其他方...
对于MiT-B5编码器,解码器只需要模型中参数总数的4%。在性能方面,我们可以观察到,总的来说,增加编码器的大小会在所有数据集上产生一致的改进。我们的轻量级模型SegFormer-B0紧凑高效,同时保持了具有竞争力的性能,表明我们的方法非常方便于实时应用。另一方面,我们最大的模型SegFormer-B5在所有三个数据集上都达到了最...
(x) return outs #以mit_b0为例 class mit_b0(MixVisionTransformer): def __init__(self): super(mit_b0, self).__init__( embed_dims=[32, 64, 160, 256], num_heads=[1, 2, 5, 8], mlp_ratios=[4, 4, 4, 4], qkv_bias=True, norm_layer=nn.LayerNorm, depths=[2, 2, ...
我们设计了一系列的Mix Transformer编码器(MiT),MiT-B0到MiT-B5,具有相同的结构,但尺寸不同。MiT-B0是我们用于快速推理的轻量级模型,而MiT-B5是用于最佳性能的最大模型。我们设计的MiT部分灵感来自ViT,但针对语义分割进行了定制和优化。 分层特征表示。不同于ViT只能生成单一分辨率的特征图,该模块的目标是在给定输入...
SegFormer (Ours) MiT-B0 3.8 8.4 50.5 37.4 125.5 15.2 76.2 - - - 51.7 26.3 75.3 - - - 31.5 37.1 73.7 - - - 17.7 47.6 71.9 Non Real-Time FCN [1] ResNet-101 68.6 275.7 14.8 41.4 2203.3 1.2 76.6 EncNet [24] ResNet-101 55.1 218.8 14.9 44.7 1748.0 1.3 76.9 PSPNet [17] ResNet-...
例如,我们可以选择不同的backbone(如MiT-B0、MiT-B1等)来适应不同的场景和需求。 设置损失函数和优化器 为了训练模型,我们需要定义合适的损失函数和优化器。常用的损失函数包括交叉熵损失(Cross Entropy Loss)和Dice损失等,而优化器则可以选择Adam或SGD等。 训练过程 将预处理后的数据输入到模型中,通过前向传播...
21、所述预测模块使用segformer的mit-b0轻量级编码器和mlp解码器构建; 22、所述改进的门控残差细化模块rrm_gn以所述预测模块的预测结果scoarse为输入,在u型架构的基础上学习scoarse与真实标签gt之间的残差sresidual,从而细化所述预测模块的结果; 23、rrm_gn模块在scoarse的输入和输出之前,使用3×3卷积核来调整通道...