这是第一个由RWKV驱动的视觉语言表征学习模型，它将transformer的有效并行训练与RNN的高效推理相结合。
我们介绍了一个能够应用于3D室内场景理解的预训练基础网络模型:Swin3D. 以往的3D transformer网络最大难点之一是极高的复杂度, 这主要由于自注意力模块(self-attention)的空间复杂度引起. 我们在3D swin transformer作为网络框架的基础上, 提出一种能够在稀疏体素网格上以线性空间...
今天我们要介绍的Swin Transformer(Shifted Window Transformer)和VIT一样,也是一个采用Transformer架构做图像预训练的模型,但得益于它引入了CNN的归纳偏置,使得其在各类数据集上(尤其是分割、检测这样的预测密集型任务上)的效果都要优于VIT。但效果上有所提升的背后代价是:它对NLP和CV任务的统一能力下降了。这一点我...
ViT(vision transformer)是Google在2020年提出的直接将transformer应用在图像分类的模型,后面很多的工作都是基于ViT进行改进的。 ViT的思路很简单:直接把图像分成固定大小的patchs,然后通过线性变换得到patch embedding,这就类比NLP的words和word embedding,由于transformer的输入就是a sequence of token embed...
resume_model/SwinTransformer_large_patch4_window12_384_22kto1k_pretrained.pdparams 1197792107 2023-05-29 12:02:58 下载查看更多关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区,提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据,帮助开发者快速创建和部署模型。了解: ...
AI计算机视觉笔记十九:Swin Transformer训练 简介:本文介绍了使用自定义数据集训练和测试目标检测模型的步骤。首先,通过安装并使用标注工具labelme准备数据集;接着修改配置文件以适应自定义类别,并调整预训练模型;然后解决训练过程中遇到的依赖冲突问题并完成模型训练;最后利用测试命令验证模型效果。文中提供了具体命令及文件...
swin transformer模型的分类结果会优于CNN的结果吗 transformer模型图,不知不觉Transformer已经逐步渗透到了各个领域,就其本身也产生了相当多的变体,如上图。本篇文章想大致按照这个图,选一些比较精彩的变体整理,话不多说直接开始。Transformer-XL论文标题:Transforme
首先在代码地址下载预训练模型,本文从百度云下载ADE20K数据集Swin-T对应的预训练模型,密码swin。亦可从代码地址下载其他模型。将下载的模型放在demo文件夹中。 打开demo目录下image_demo.py,修改代码如下: def main(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--img', default='demo.png', help='Image ...
一、Swin-Large预训练模型的架构特点 Swin-Large模型是Swin Transformer系列中的一种,该系列模型采用了分层Transformer架构,通过自注意力机制捕捉图像中的全局和局部信息。Swin-Large模型在架构上进行了多项优化,使其在处理高分辨率图像时能够保持高效性。其中,Patch Partitioning层将输入图像分割成多个小块(patches),每个...
这次整一个前两天代码新鲜出炉的模型 Swin Transformer 代码已经跑通,暂时只完成 BackBone 代码的迁移,ImageNet 1k 数据集预训练模型可用,精度对齐 模型代码和 ImageNet 22k 预训练模型这几天会更新到 PPIM 项目中去 参考资料 论文:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 官方项目:mic...