Swin Transformer 是一个通用的视觉 Transformer 骨干网络,它在物体检测和语义分割任务中大幅刷新了此前的纪录,并被广泛应用于众多视觉任务中,如图像生成、视频动作识别、视觉自监督学习、图像复原、医疗图像分割等。Swin Transformer 打破了计算机视觉领域被 CNN(卷积神经网络)长期“统治”的局面,加速了计算机视觉领域基本...
为了感受Swin Transformer在语义分割任务中的效果,我还配置了以UPerNet为检测方法,以Swin Transformer作为backbone的检测模型。但是在Swin-Transformer-Semantic-Segmentation中对于Swin Transformer框架的支持有一些细节问题,需要进行一些调整,特此将踩坑过程详细列出,以供参考。 问题 首先是指出问题的所在,在我按照README配置好...
已经训练了用于分割的Swin Transformer的几个模型,包括一个在ImageNet21K数据集上训练的大型模型(~ 1400万张图像)。完整的分割流水线由编码器和解码器组成。使用Hugging Face的Swin Transformer编码器进行以下自定义数据集的微调。换句话说,我使用预训练的Swin Transformer大型模型作为编码器,并实现和训练我的自定义解码...
其一是图像领域的实体尺度变化剧烈在目标检测任务中尤其如此,而现有transformer架构固定的token尺度无法适应如此大范围变化的目标尺寸; 其二是图像的像素分辨率远远高于文本中的单词,像语义分割这样涉及像素级稠密预测的视觉任务,Transformer中自注意力机制会带来非常庞大的计算(像素数的平方复杂度)。 为了克服这些问题,研究人...
之前在看Swin Transformer的时候,发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜,于是想来实践测试一下。 官方地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection 查看源码,发现Swin Transformer并不是作为一套单独的算法进行使用,而是嵌入在mask_rcnn算法中,作为该算法的backbone。(当然,...
没错,这次这个最终被命名为Segmenter的语义分割模型,主要基于去年10月份才诞生的一个用于计算机视觉领域的“新秀”Transformer:Vision Transformer,简称ViT。 ViT有多“秀”呢? ViT采用纯Transformer架构,将图像分成多个patches进行输入,在很多图像分类任务中表现都不输最先进的卷积网络。
swin transformer 实例分割 去掉小目标指数 小目标图像分割,论文读后感摘要针对现在遥感图像细弱目标分割任务所存在的分割精度低,收到背景噪声干扰明显等问题,提出了一种基于Dense-Unet网络和继承学习的改进语义分割的方法,实现高分辨率遥感图像中细弱目标的分割方法。
Swin Transformer的这些特性使其可直接用于多种视觉任务，包括图像分类（ImageNet-1K中取得86.4 top-1 acc）、目标检测（COCO test-dev 58.7 box AP和51.1 mask AP）和语义分割（ADE20K 53.5 val mIoU，并在其公开benchmark中排名第一），其中在COCO目标检测与ADE20K语义分割中均为state-of-the-art。更...
论文提出的Swin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割等识别任务中取得了较好的性能。它在三个任务上的延迟与Vit/Deit和ResNe(X)t模型相比要高得多。 1. 不同骨干网在ImageNet-1K分类上的比较。 2. 其在COCO测试开发集上的58.7box AP和51.1mask AP超过了之前SOTA结果+2.7box AP(无外部数据的复制-粘...