复现Swin Transformer需要首先准备pytorch环境。 安装必要的Python依赖: pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 数据准备 下载好数据集,代码中默认使用的是花分类数据集。当然也可以使用自定义的图像数据集,只要更改分类的数目和参数即可。需要确保数据集目录结构正确,以便Swi...
Swin Transformer的创造者们深入分析了这一现象,发现主要有两个难题:首先,NLP中的token大小是固定的,而CV中的特征尺度变化莫测,如同变幻莫测的风;其次,CV对于分辨率的要求更高,而使用Transformer的计算复杂度与图像尺寸的平方成正比,这无疑给计算带来了巨大的压力。 为了克服这些挑战,Swin Transformer进行了两项创新性...
直接屠榜!【swin transformer】论文精读+代码复现!这绝对是我看过最详细的目标检测入门教程了吧!——(人工智能、深度学习、机器学习、AI)共计19条视频,包括:1.Swin Transformer到底怎么滑动_三分钟动画_最直观简单的网络讲、1-swintransformer整体概述1.mp4、2-要解
由于SwinTransformer源码是基于PyTorch和timm完成的,其中的AutoAugment虽然是基本基于PIL库实现的,但是由于MindSpore本身图像库接口和timm和PyTorch存在一定的区别,非常不易自己实现。 因此笔者选择将timm的相关数据增强代码复制到MindSpore中并且基于numpy对其中PyTorch的一部分完整修改,同时也可以认为相当于是MindSpore的dataset扩充...
然而想要真正地将Transformer模型应用到整个CV领域，有两点问题需要解决。1、超高分辨率的图像所带来的计算量问题；2、CV领域任务繁多，如语义分割，目标检测，实力分割等密集预测型任务。而最初的Vision Transformer是不具备多尺度预测的，因此仅在分类一个任务可以很好地工作。针对第一个问题，通过参考卷积网络的工作方式...
本实验主要介绍基于寒武纪 MLU370 MagicMind 平台的Swin-Transformer (Pytorch, Python, FP32) 图像分类推理应用的开发方法。 编写自定义算子 Plugin Roll 和 Plugin ReLU,生成含有自定义算子的 PyTorch 模型。 基于Swin-Transformer 分类网络和寒武纪 MLU370 MagicMind 平台,您可以读取本地图像数据作为输入,对图像进行...
Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述,Swin Transformer在图像分类数据集ImageNet-1K上取得了87.3%的准确率,在目标检测数据集COCO上取得了58.7%的box AP和51.1%的mask AP,在语义分割数据集ADE20K上去的了53.5%的mIoU。
收敛图像几乎呈直线增长,不同于传统CNN先快后慢 由于给的算力只有8小时,最高收敛到acc = 0.75左右,算力多的伙伴可以尝试一下 已在官方torch代码测试,loss和上述差不多 进一步说明传统CNN在这一方面(收敛性)强于transformer,如果有能力的同学可以加更多的identity魔改网络增加模型收敛性关于...
首个基于纯Transformer的U-Net形的医学图像分割网络,其中利用Swin Transformer构建encoder、bottleneck和decoder,表现SOTA!性能优于TransUnet、Att-UNet等,代码即将开源!作者单位:慕尼黑工业大学, 复旦大学, 华为(田奇等人) 论文:https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 引入...