使用Huggingface对Swin Transformer进行微调可以按以下步骤进行:步骤一:安装和配置环境首先,你需要安装Huggingface库和相关的依赖。可以通过以下命令在终端中进行安装: !pip install transformers 步骤二:加载预训练模型在Huggingface中,Swin Transformer的预训练模型已经上传到Hub上。你可以通过以下代码加载预训练模型: from tra...
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...
接下来,我们将详细探讨Swin Transformer在ImageNet-1K图像分类任务上的性能。通过一系列精心设计的实验,我们将深入分析Swin Transformer的各个组件,并与其他先进技术进行全面的比较。
Swin-transformer---取代卷积神经网络 在很多视觉领域都取得了很好的成绩。 提出了一种shifted window移动窗口的方法,其解决了1.若以像素点为单位的VIT,其序列过长问题,2.并且可以通过窗口交互的方法来变相实现全局的transformer,3.减小了计算复杂度,其复杂度随图片大小而线性增长,而不是像传统的VIT为平方级增长。
在ImageNet-1K微调中,训练30个epoch的模型,batch size为1024,学习率为恒定10−5,权重衰减为10−8。 结果如上图。常规ImageNet-1K监督训练结果如图a,与最先进的transformer架构DeiT相比,使用 224^2 尺寸的输入时,Swin-T(81.3%)比DeiT-S(79.8%)高出1.5%,使用 224^ 2 /384 ^2 尺寸输入时,Swin-B(83.3...
decoder就是Transformer中的decoder,训练时需要encoder-decoder,测试时只需要encoder+MLP(MLP用于微调)。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/439020457 https://blog.csdn.net/weixin_44876302/article/details/121302921 https://blog.csdn.net/weixin_46782905/article/details/121432596 ...
没有在 Transformer 块 [13, 14, 35] 中插入卷积,或在补丁嵌入 [6, 11, 45] 中使用重叠卷积,DAT 比 Swin Transformer [26] 实现了 +0.7、+0.7 和 +0.5 的增益。在 384 × 384 分辨率下进行微调时,该模型继续比 Swin Transformer 性能好 0.3。
decoder就是Transformer中的decoder,训练时需要encoder-decoder,测试时只需要encoder+MLP(MLP用于微调)。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/439020457 CLIP(预训练模型) CLIP打通了文本和图像之间的联系,是多模态方面的经典之作。 大量的文本-图片 数据对,OpenAI采集了一个总量超过4亿图像-文本对的数据集WIT,尽可...
没有在 Transformer 块 [13, 14, 35] 中插入卷积,或在补丁嵌入 [6, 11, 45] 中使用重叠卷积,DAT 比 Swin Transformer [26] 实现了 +0.7、+0.7 和 +0.5 的增益。在 384 × 384 分辨率下进行微调时,该模型继续比 Swin Transformer 性能好 0.3。
对于CNN,以前的工作通常在预训练和微调期间固定核大小。全局视觉Transformer(如ViT)全局计算注意力,等效的注意力窗口大小与增加的输入图像分辨率成线性扩展。对于局部vision Transformer架构(如SwinTransformer)[35],窗口大小可以在微调期间固定或变化。允许不同的窗口大小更方便,例如,可以被整个特征图整除,还可以帮助实现更...