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...
作者进一步将Swin Transformer V2扩展到huge尺寸和giant尺寸,分别具有6.58亿个参数和30亿个参数: 对于SwinV2-H和SwinV2-G,作者进一步在主分支上每隔6层引入一个层归一化单元。 4.实验 4.1. Scaling Up Experiments ImageNet-1K image classification results 上表展示了一系列大模型在ImageNet-1K V1和V2上的实...
Swin Transformer V2 成功把 Swin Transformer 缩放到 30 亿个参数,并能够接受高达 1536×1536 分辨率的图像。 Swin Transformer V1 vs V2 Swin Transformer V2 主要改进了 Swin Transformer,在减少参数量的同时,使得模型能够处理更高分辨率的图像。由于原本的 Swin Transformer 直接把残差模块加到了主分支上,网络深层...
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...
接下来的括号内的东西就代表堆叠的block内的参数,window size = 7*7,通过该Block之后输出维度为96,Multi_Head的Head = 3。 部分图片引用: 12.1 Swin-Transformer网络结构详解_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1pL4y1v7jC?from=search&seid=13931653272707458694&spm_id_from=333.337.0.0%E3%80%81...
通过这些技术,本文成功地训练了一个30亿参数的Swin Transformer V2模型,这是迄今为止最大的稠密视觉模型,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。它在ImageNet-V2图像分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割和Kinetics-400视频动作分类等4项具有代表性的视觉任务上创造了新的性能记录。还要注意的是,我们的训练...
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中的维度。这个参数的大小会影响模型的容量,一般情况下,embed_dim越大,模型的容量...
更重要的是,我们还避免了与anchor相关的所有超参数,这些超参数通常对最终检测性能非常敏感。凭借唯一的后处理非最大抑制(NMS)功能,基于ResNeXt-64x4d-101的FCOS通过单模型和单尺度测试可达到44.7 %的AP,超越了以前的单阶段检测器,具有简单得多的优势。我们首次展示了一种更简单,更灵活的检测框架,可提高检测精度。
六、给定初始化参数,并查看参数量 In [17] def swin_tiny(**kwargs): model = SwinTransformer(img_size = 224, embed_dim = 96, depths = [ 2, 2, 6, 2 ], num_heads = [ 3, 6, 12, 24 ], window_size = 7, drop_path_rate=0.2, **kwargs) return model In [18] model = swin_...