在临近春节前,为了我能够安心过个年,因此在今天把之前遗留的 MM Grounding DINO 的Swin-B 和Swin-L 预训练权重发布了,相信更大的模型会有更好的表现。 地址: https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/main/configs/mm_grounding_dino/README.mdgithub.com/open-mmlab/mmdetection/blob/main/configs...
图中黑色为像素块,黄色为用来划分窗口的线,原本为能够将图片等分为4个4*4的线,划分结果为上图第l层的图;经过shifted window后,窗口线分别向右和向下平移了两个像素块,即为滑动后的窗口线,划分结果为上图第l+1层的图。 经过以上方法划分之后,即可得到上图中第l+1层的结果。因此,第l+1层 在计算第一行第...
ImageNet-22K预训练结果论文还对ImageNet22K上的更大容量Swin-B和Swin-L进行了预训练。在ImageNet-1K...
论文构建了基础模型Swin-B,跟ViTB/DeiT-B的模型大小和计算复杂度差不多。此外,论文还涉及了Swin-T、Swin-S和Swin-L版本,分别是基础模型的模型大小和计算复杂度的0.25倍、0.5倍和2倍的版本。其中,Swin-T和Swin-S的复杂度分别对标ResNet-50(DeiT-S)和ResNet-101。默认情况下,窗口大小设置为 M = 7。
通过ImageNet-22K预训练的结果我们还可以在ImageNet-22K上预训练更大容量的Swin-B和Swin-L。在ImageNet-1K图像分类上微调的结果如表1(b)所示。对于Swin-B,与ImageNet-1K从头开始的训练相比,ImageNet22K预训练带来1.8%∼1.9%的提高。与之前ImageNet-22K预训练的最佳结果相比,我们的模型实现了显著更好的速度-精...
论文构建了基础模型Swin-B,跟ViTB/DeiT-B的模型大小和计算复杂度差不多。此外,论文还涉及了Swin-T、Swin-S和Swin-L版本,分别是基础模型的模型大小和计算复杂度的0.25倍、0.5倍和2倍的版本。其中,Swin-T和Swin-S的复杂度分别对标ResNet-50(DeiT-S)和ResNet-101。默认情况下,窗口大小设置为 M = 7。
相比于之前只能产生单一分辨率特征图和平方复杂度的Transformer模型,Swin Transformer适合作为各种视觉任务的通用主干网络(backbone)。 Swin Transformer整体架构 图2:Swin Transformer网络架构 Swin Transformer共提出了4种网络框架,从小到大依次是Swin-T、Swin-S、Swin-B和Swin-L。Swin-T的网络架构如图2所示。 本案例实...
基于swin transformer的害虫检测软件是由安徽大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1131334,属于分类,想要查询更多关于基于swin transformer的害虫检测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
x: (B, H, W, C) window_size (int): window size(M) Returns: windows: (num_windows*B, window_size, window_size, C) """ B, H, W, C = x.shape x = x.view(B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C) ...
Image ClassificationOmniBenchmarkSwinTransformerAverage Top-1 Accuracy46.4# 2 Compare Instance SegmentationSeparated COCOSwin-S + Mask R-CNNMean Recall33.67# 5 Compare Instance SegmentationSeparated COCOSwin-B + Cascade Mask R-CNNMean Recall36.31# 2 ...