微软亚洲研究院升级了 Swin Transformer,新版本具有 30 亿个参数,可以训练分辨率高达 1,536×1,536 的图像,并在四个具有代表性的基准上刷新纪录。 在不久之前公布的 ICCV 2021 论文奖项中,来自微软亚洲研究院的研究者凭借论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows》斩获 ICCV 2021...
基于此目的,微软亚洲研究院的研究员们在 Swin Transformer 的基础上设计了 Swin Transformer v2.0,它具有30亿参数,是迄今为止最大的稠密视觉模型,可以有效地迁移到需要更高分辨率图像的各种视觉任务中。通过扩展模型容量和分辨率,Swin Transformer v2.0 已在四个具有代表性的基准上刷新了纪录,证明了视觉大模型在广泛视...
Swin Transformer V2的核心是将模型扩展到更大的容量和分辨率,其中最大的模型SwinV2-G参数量达到了30亿,在物体检测任务上图像分辨率达到1536x1536,基于SwinV2-G的模型也在4个任务上达到了SOTA:在图像分类数据集ImageNet V2上达到了84.0%的top1准确度,在物体检测数据集COCO上达到了63.1/54.4的box/mask mAP,在语义...
当在更大的数据集(DIV2K+Flickr2K)上训练SwinIR时,性能进一步大幅度提高,也实现了比基于Transformer的模型IPT更好的精度,达到0.47dB。即使IPT在训练中使用ImageNet(超过一百三十万图像),并且具有超过一亿的参数。相比之下,即使与基于CNN的sota模型相比,SwinIR的参数也很少(1500万-4430万)。 在运行时方面,与基于CNN...
我们刚刚训练的 Swin Transformer 模型只有 152K 个参数,它得到 我们在短短 75 个时期内测试前 5 名的准确度 40% 而没有任何迹象 过拟合,如上图所示。这意味着我们可以训练这个网络 更长的时间(可能需要更多的正则化)并获得更好的结果 性能。这种性能可以通过其他技术进一步提高 像余弦衰减学习率计划,其他数据...
下面介绍一下Swin Transformer的参数。 1. patch_size:表示一个patch的大小。在Swin Transformer中,输入图像会被分成若干个patch,每个patch会被看做一个序列,然后送入Transformer中进行处理。patch_size越大,每个序列中的元素个数就越少,模型的计算量也就越小。 2. embed_dim:表示每个patch被嵌入到Transformer中的...
3)参数量大,计算复杂度高 对于第一个问题,DeiT提出了一种新的蒸馏方式,使得不需要额外的训练数据集就可以获取一个比较好的结果,而Swin Transformer提出的移动窗口与分层设计可以解决计算复杂度的问题与内存访问昂贵问题。 其中,复杂度由O ( N 2 ) 降低为O ( N ∗ n ) ...
那么,Swin Transformer的参数具体是什么呢? 首先是输入图片的大小和通道数。Swin Transformer的输入图片大小可以是任意大小,但在训练时需要将所有的图片resize到统一的尺寸。而通道数则是由输入图片的彩色通道数决定的,一般为3,即R、G、B三个通道。 接着是Swin Transformer的层数和每层的通道数。Swin Transformer的...
微软继Swin Transformer之后，于去年11月推出了Swin Transformer V2，其开源的模型和预训练代码展示了在视觉领域的巨大潜力。Swin V2的核心在于扩大模型容量和分辨率，SwinV2-G的最大参数量达到30亿，支持1536x1536的物体检测任务。在多项任务上，SwinV2-G表现出色，包括ImageNet V2的84.0% top1精度，...
继Swin Transformer之后，微软在去年11月份发布了Swin Transformer V2，提供了一个更大的模型容量和更高的分辨率解决方案。SwinV2-G模型参数量高达30亿，图像分辨率达到1536x1536。在多个任务上，基于SwinV2-G的模型达到了顶尖水平：在ImageNet V2上取得84.0%的top1准确度，在COCO数据集上的box/mask mAP...