ImageNet-22K 预训练的结果 我们还在 ImageNet-22K 上预训练了更大容量的 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,ImageNet-22K 预训练比从头开始训练 ImageNet-1K 带来了 1.8%∼1.9% 的收益。 与之前 ImageNet-22K 预训练的最佳结果相比,我们的模型...
而 Swin Base 呢, 是在384*384的图片上做的,所以说EfficientNet呢,有一些优势。 但是呢,从模型的参数和 这个计算的 FLOPs 上来说呢,EfficientNet 只有66M, 而且只用了 37G 的这个 FLOPs。 但是 Swin Transformer呢,是用了88M的模型参数, 而且用了47G 的这个 FLOPs。 所以总体而言呢,是伯仲之间。 【图像...
$$ z_{i+1} = w_ia_i+b_i\ a{i+1} = \sigma(z{i+1}) $$ 其中,$\sigma(\cdot)$ 为sigmoid函数。 根据链式求导和反向传播,我们可以得到: $$ \frac{\partial y}{\partial a_1} = \frac{\partial y}{\partial a_4}\frac{\partial a_4}{\partial z_4}\frac{\partial z_4}{\part...
Swin-B ImageNet-1K 224x224 83.5 96.5 88M 15.4G 278 - github/baidu/config/log Swin-B ImageNet-1K 384x384 84.5 97.0 88M 47.1G 85 - github/baidu/config Swin-T ImageNet-22K 224x224 80.9 96.0 28M 4.5G 755 github/baidu/config github/baidu/config Swin-S ImageNet-22K 224x224 83.2 97.0...
z_{i+1} = w_ia_i+b_i\ a{i+1} = \sigma(z{i+1}) $$ 其中,$\sigma(\cdot)$ 为sigmoid函数。 根据链式求导和反向传播,我们可以得到: $$ \frac{\partial y}{\partial a_1} = \frac{\partial y}{\partial a_4}\frac{\partial a_4}{\partial z_4}\frac{\partial z_4}{\partial ...
Swin-B 224x224 83.5 96.5 88M 15.4G github/baidu/log Swin-B 384x384 84.5 97.0 88M 47.1G github/baidu ImageNet-22K pre-trained models nameresolutionacc@1acc@5#paramsFLOPs22K model1K model Swin-B 224x224 85.2 97.5 88M 15.4G github/baidu github/baidu Swin-B 384x384 86.4 98.0 88M 47.1G...
Swin-BImageNet-22K384x38486.498.088M47.1G85github/baidugithub/baidu/config Swin-LImageNet-22K224x22486.397.9197M34.5G141github/baidu/configgithub/baidu/config Swin-LImageNet-22K384x38487.398.2197M103.9G42github/baidugithub/baidu/config ImageNet-1K and ImageNet-22K Pretrained Swin-V2 Models ...
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。 本案例实践依赖的环境如下: In [22] import numpy as np import paddle import paddle.nn as nn import paddle.nn.functional as F from paddle.nn.initializer import TruncatedNormal, Cons...
Res2Net-v1b-50为采取和ResNet-vd-50一样的处理方法的Res2Net-50。 Res2Net-200-SSLD为Paddle使用简单的半监督标签知识蒸馏(SSLD,Simple Semi-supervised Label Distillation)的方法来提升模型效果得到的。 可见,Res2Net都取得了十分不错的成绩。
Swin-B ImageNet-1K 224x224 83.5 96.5 88M 15.4G 278 - github/baidu/config/log Swin-B ImageNet-1K 384x384 84.5 97.0 88M 47.1G 85 - github/baidu/config Swin-T ImageNet-22K 224x224 80.9 96.0 28M 4.5G 755 github/baidu/config github/baidu/config Swin-S ImageNet-22K 224x224 83.2 97.0...