在图像分类、对象检测和语义分割等多个识别任务上，Swin Transformer均展现出了卓越的性能。它在这三个任务上都以显著的延迟优势，超越了ViT/DeiT[19,60]和ResNe(X)t模型[29,67]。在COCO测试开发集上，它实现了58.7的box AP和51.1的mask AP，相比之前的技术分别提高了+2.7和+2.6。在ADE20K语义分割的va...
论文:https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 论文翻译:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/120724040 一些大佬的B站视频: 1、霹雳吧啦Wz:https://www.bilibili.com/video/BV1yg411K7Yc?from=search&seid=18074716460851088132&spm_id_from=333.337.0.0...
注意,我们是要用预训练权重去跑我们自己是数据集,所以不要傻乎乎的去下载ImgNet 1K,更不要傻乎乎地去下载ImgNet 22K哈哈哈,这些都是官方在一开始训练swin transformer的时候所用到的数据集,如果我们用预训练权重来去训练自己的训练集的话,是不需要下载这些东西的了。 我们这里,就以猫狗数据集为例来为大家说下数据...
Swin Transformer Block是Swin Transformer的核心部分,首先明确Swin Transformer Block的输入输出图片维度是不发生变化的。图中的x2表示,Swin Transformer Block有两个结构,在右侧小图中,这两个结构仅有W-MSA和SW-MSA的差别,这两个结构是成对使用的,即先经过左边的带有W-MSA的结构再经过右边带有SW-MSA的结构。 W-...
使用不同大小的卷积核目的是为了提取不同尺度的特征信息,对于图像而言,多尺度的信息有助于网络更好地对图像信息进行选择,并且使得网络对于不同尺寸的图像输入有更好的适应能力,但多尺度带来的问题就是计算量的增加。因此在右边的模型中,InceptionNet很好地解决了这个问题,首先是1×1的卷积用于特征降维,减小特征的通道...
凭借其强大的特征提取能力和计算效率,Swin-Transformer在多个计算机视觉任务中取得了卓越的性能表现,成为这些任务的通用骨干网络。 图像分类:通过提取层次化特征,Swin-Transformer在图像分类任务上表现出色,能够准确识别出图像中的物体类别。 目标检测:Swin-Transformer可以与特征金字塔网络(FPN)相结合,用于目标检测任务中。通...
swin transformer的主要有特点有三个: 第一,把图像划分为一个个窗口,只在窗口内部计算self-attention。这样带来的优势是,self-attention的计算复杂度只与图像尺寸呈线性 系,而非平方关系。(Swin Transformer builds hierarchical feature maps by merging image patches in deeper layers and has linear computation compl...
图像分类:SwinTransformer通过层次化结构对图像进行分解和编码,从而能够提取出图像的深层特征。这些特征用于图像分类任务时,能够显著提高分类准确率。 目标检测:SwinTransformer通过基于图的注意力机制,能够高效地提取图像中的目标特征,从而在目标检测任务中取得了优异的性能。
对transformer的优势和应用很多都有介绍,这里主要是一个需要很多数据训练。一般是基于imagenet数据集, https://www.bilibili.com/video/BV1qv411n7gN?from=search&seid=8702502621110627235&spm_id_from=333.337.0.0 ImageNet拥有用于分类、定位和检测任务评估的数据。
在上面的代码中,我们首先加载训练数据和测试数据,然后初始化Swin Transformer模型。接下来,设置优化器和损失函数,并进行模型训练。在每个训练epoch后,我们对模型进行评估,并输出测试准确率。 通过上述代码实例,我们可以看到如何使用Swin Transformer进行图像分类任务。Swin Transformer通过层次模块和局部自注意力机制实现了高效...