swin_base_patch4_window7_224_22kto1k.pth 人工智能 - 深度学习 Ja**ne上传336.45 MB文件格式pth swin_base_patch4_window7_224_22kto1k下载 (0)踩踩(0) 所需:7积分
预训练swin-large-patch4-window7-224-22kto1k.pth Fa**过错上传348.44MB文件格式pthtransformer swin Transformer 预训练模型参数 swin_large_patch4_window7_224_22kto1k.pth (0)踩踩(0) 所需:1积分
weights='./pre_weights/swin_tiny_patch4_window7_224.pth'freeze_layers=False 通过8个线程进行模型训练,训练10轮因为数据集较大,耗时比较长有2个小时。查看结果发现只进行了几轮图像分类准确率在90%以上,效果较好: 本人用cpu跑的,最好用cuda跑。 输出的结果在weights中。 挑选准确最高,损失最小的模型model-...
三、下载预训练权重 接下来,下载预训练配置权重。 从modelhub.md文件中,下载预训练权重。下载哪个都行,当然了,有些模型需要配置额外的环境。 我们这里就以最简单的Swin-T为例,我们下载的也是Image 1K的model的预训练权重。那么,下载下来的预训练权重的名称就是swin_tiny_patch4_window7_224.pth。 OK,不管哪个,...
├── flower_photos │ ├── daisy │ ├── sunflowers │ └── tulips ├── weights │ ├── model-0.pth │ ├── model-1.pth │ └── model-2.pth ├── pre_weights │ ├── swin_large_patch4_window7_224_22k.pth │ └── swin_tiny_patch4_window7_224.pth ├─...
def swin_tiny_patch4_window7_224(num_classes: int = 1000, **kwargs): # trained ImageNet-1K # https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth model = SwinTransformer(in_chans=3, patch_size=4, window_size=7, embed_dim=96...
首先将图片输入到Patch Partition模块中进行分块,即每相邻的像素为一个Patch,然后在channel方向展平(flatten)。假设输入的是RGB三通道图片,那么每个patch就有个像素,然后每个像素有R、G、B三个值所以展平后是,所以通过Patch Partition后图像shape由变成了。然后在通过Linear Embeding层对每个像素的channel数据做线性变换...
官网示例使用了swin_tiny_patch4_window7_224.pth(Tiny window:7 patch:4 input_size:224)预训练模型,对原代码我稍加修改方便理解: import cv2 import timm import torch import argparse import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pytorch_grad_cam import GradCAM from pytorch_grad_cam.utils...
预训练模型swin-large-patch4-window12-384-22kto1k.pth Fa**过错上传763.6 MB文件格式pthtransformer人工智能预训练模型 swin transformer 预训练模型swin_large_patch4_window12_384_22kto1k.pth (0)踩踩(0) 所需:7积分 汇编语言实现简单计算器的设计与实现 2025-03-04 02:55:04 积分:1...
接着,Swin就分成4个Stages,每个Stage的操作基本上相同。每个Stage里面包含一个Swin Transformer Block和Patch Merging。每一个Swin Transformer Block x2 的意思是由1个W-MSA(Window Multi Self-Attention)和1个SW-MSA(Shifted Window Multi Self-Attention)组成。x6 顾名思义就是3组W-MSA和SW-MSA组成。 Swin Tr...