2. 下载 TF 的目标检测模型 下载地址在模型库的 research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md 里,模型选择就很有讲究了,若要在计算能力较差的设备上 (智能手机、树莓派、FPGA 等嵌入式系统中),使用 SSD-MobileNet 系列,若在工作站上训练检测可使用 RCNN 系列。这里选择的是 ”Faster-RCNN-Inception-...
Faster RCNN是two-stage目标检测模型中的典型代表,虽然已经是16年的老模型,但检测与训练过程还是比较复杂的,至少有80%以上调包使用该模型的人其实并不理解其检测原理以及很多细节。虽然不需要对每一个细节都死扣,但理清其检测逻辑和训练过程还是非常有必要的,对于之后学习其他检测模型都是通用的,一顺百顺!目前大部分...
灵活的模型扩展性：得益于Swin Transformer的高度模块化和可扩展性，我们的改进方案不仅适用于当前版本的YoloV10，还能轻松迁移到其他深度学习目标检测框架中，为更广泛的应用场景提供性能支持。改进优点总结 显著的性能提升：YoloV10在引入Swin Transformer后，其检测精度和召回率均得到显著提高，特别是在复杂场景和多尺度...
每个Swin Transformer模块都由两个Block组成。 (1)自注意力的计算在局部的非重叠窗口内进行。 (2)在前后两层的Transformer模块中,非重叠窗口的配置相比前一层做了半个窗口的移位,使得上一层中不同窗户的信息进行了交换。 二、目标检测相关基础 2.1 目标检测任务理解与总结 目标检测任务理解与总结 2.2 目标检测之常...
Swin Transformer V2的目标是什么?存在什么问题? 论文中不止一次提到Swin Transformer V2和 V1一样,最终的目的都是为了能够联合建模NLP和CV模型。V2直接目标是得到一个大规模的预训练模型(图片分类),可以应用到其他的视觉任务(分割、识别)并取得高精度。
8. Windows目前不支持nccl,微软的源码使用的分布式数并行方法是DistributedDataParallel,即DDP,所以需要分布式训练或者单机多卡训练需要移步Linux环境。 9. Linux下注意环境安装时的权限,我的anaconda就安装在了非root权限下,这导致我的pycharm在user权限下没有权限,在root权限下找不到conda环境。我Linux学艺不精(-_-)...
论文解读!【解读Transformer目标检测】华理博士首次通俗易懂的解读Transformer模型,更适合新手入门!——(人工智能、深度学习、神经网络、AI) 610 25 6:24:37 App 杀疯了!Transformer与语义分割图像处理两大教程精讲!不愧是华理博士2小时就把这些讲解的如此透彻!——(人工智能、深度学习、机器学习、机器学习实战) 461...
本文会介绍用于Transfomer目标检测的常用backbone:SwinTransformer。该算法主要是为了提取图像特征,并将图像特征转为Transfomer的(seq_len, batch_size, hidden_dim)的形式。 SwinTransformer 算法核心:该算法与…
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...
为了提升YOLOv5在小目标检测方面的能力,我们引入Swin-Transformer的思想,并设计一个专门的Swin-Transformer小目标检测头。具体优化策略如下: 引入Swin-Transformer网络:在YOLOv5的基础上,增加Swin-Transformer网络层,用于提取更加精细的图像特征。这些特征将有助于模型更好地识别和定位小目标。 设计小目标检测头:利用Swin-...