因此需要消耗极大的计算代价,正因如此,SwinTransformer的设计才显得如此巧妙,SwinTransformer最大的特点便是将注意力计算限制在一个个窗口内容,从而大幅的减少了计算量,相比于PVT使用下采样的方式来缩减KV维度,从而减少计算量,SwinTransformer的设计更为复杂,接下来我们便进入正题,开始SwinTransformer模型的学习,博主使用的是...
用image22k的效果要好于1k,但是官方代码只能接收224的输入,仿照torchvision.models.swin_b里边的代码对官方代码进行修改使得可以接收不同尺寸的输入(如果用1k的权重,可以直接用torchvision.models.swin_b的代码,这个代码里是可以接收不同尺寸的,效果和官方1k的权重基本一致)...
例如,在ImageNet-1K分类任务中,Swin-T模型在224x224分辨率下的top-1准确率为81.3%,而在384x384分辨率下的准确率为82.2%。在推理速度方面,224x224分辨率下的推理速度为755.2 images/s,而384x384分辨率下的速度为83.9 images/s。这表明Swin Transformer在保持较高准确率的同时,也具有良好的适应性。 论文脑图:...
这些结果验证了 VMamba 在视觉下游实验中完全 work，展示出了能平替主流基础视觉模型的潜力。ADE20K 语义分割 在 ADE20K 上，VMamba 也表现出卓越性能。VMamba-T 模型在 512 × 512 分辨率下实现 47.3% 的 mIoU，这个分数超越了所有竞争对手，包括 ResNet，DeiT，Swin 和 ConvNeXt。这种优势在 VMamba-S/B ...
为了从零开始训练ImageNet-1K等中型数据集上的Transformer;Token-to-Token Vision Transformer递归地将邻近的Token(Patch)聚合为一个Token(Patch),以减少Token的数量; Cross-ViT提出了一种多尺度patch size的双分支方法来产生较为鲁棒的图像特征; Pyramid Vision Transformer(PVT)引入了一种类似于CNN中的FPN的基于多尺...
Regular ImageNet-1K trained models nameresolutionacc@1acc@5#paramsFLOPsmodel Swin-T 224x224 81.2 95.5 28M 4.5G github/baidu/log Swin-S 224x224 83.2 96.2 50M 8.7G github/baidu/log 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 ...
在ADE20K 上,VMamba 也表现出卓越性能。VMamba-T 模型在 512 × 512 分辨率下实现 47.3% 的 mIoU,这个分数超越了所有竞争对手,包括 ResNet,DeiT,Swin 和 ConvNeXt。这种优势在 VMamba-S/B 模型下依然能够保持。 分析实验 有效感受野 VMamba 具有全局的有效感受野,其他模型中只有 DeiT 具有这个特性。但是值得...
Swin-S ImageNet-1K 224x224 83.2 96.2 50M 8.7G 437 - github/baidu/config/log 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 ...
Swin-BImageNet-1K384x38484.597.088M47.1G85-github/baidu/config Swin-TImageNet-22K224x22480.996.028M4.5G755github/baidu/configgithub/baidu/config Swin-SImageNet-22K224x22483.297.050M8.7G437github/baidu/configgithub/baidu/config Swin-BImageNet-22K224x22485.297.588M15.4G278github/baidu/configgithu...
可以看出,Swin-T 在top1准确率上超过了大部分模型EffNet-B3确实是个优秀的网络,在参数量和FLOPs都比Swin-T少的情况下,略优于Swin-T,然而,基于ImageNet1K数据集,Swin-B在这些模型上取得了最优的效果。另外,Swin-L在ImageNet-22K上的top1准确率达到了87.3%的高度,这是以往的模型都没有达到的。并且Swin ...