1.样本准备 Swin-Transformer支持VOC格式数据集,本人用Labelme标注的样本如下,转为VOC格式即可。 在labelme中执行如下命令,其中LabelmeDataPath 表示labelme标注好的样本所在文件夹;VOCDataPath 表示输出的voc格式的文件夹,注意该文件夹不能手动创建,如果该文件夹已存在则提示已存在;labels.txt中保存的是所有样本类别名称...
# loadfrom:表示加载哪一个训练好(预训练)的权重,可以直接写绝对路径如: # load_from = r"/media/yuanxingWorkSpace/studyProject/ObjectDetection/Swin-Transformer-Object-Detection/checkpoints/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth" 下载 预训练模型mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth 2.5.3修改训练...
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论文名称:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows原论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030开源代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 思想概述 Swin Transformer的思想比较容易理解,如下图所示,ViT(Vision Transformer)的思想是将图片分成16x16大小的patch,每个patch进...
基于Transformer的视觉主干与我们的研究紧密相关，特别是Vision Transformer（ViT）及其后续发展。ViT创新性地将Transformer架构应用于中等大小的非重叠图像块，从而进行图像分类。尽管ViT在图像分类上展现了出色的速度与准确性，但它需要大规模的训练数据集（如JFT-300M）才能达到理想的性能。然而，DeiT引入了多种训练策略，...
克隆Swin-Transformer目标检测仓库: git clone https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git 二、数据准备 2.1 数据集格式 Swin-Transformer目标检测通常支持COCO和VOC格式的数据集。你需要确保你的数据集符合其中一种格式。 COCO格式:包含images、annotations和categories字段的JSON文件。 VOC格...
自何恺明MAE横空出世以来,MIM(Masked Image Modeling)这一自监督预训练表征越来越引发关注。 但与此同时, 研究人员也不得不思考它的局限性。 MAE论文中只尝试了使用原版ViT架构作为编码器,而表现更好的分层设计结构(以Swin Transformer为代表),并不能直接用上MAE方法。
Swin-Transformer配置文件修改 本次实验使用Swin-Transformer+mask-r-cnn当作框架。 数据集的使用格式是VOC格式,具体格式如下所示。 1.修改数据集相关配置文件 在configs/base/datasets/voc0712.py文件中,将变量data_root改成自己的项目路径。 再将训练集、验证集和测试集的路径改成自己的,同时可以修改batch size和进...
1.1 Transformer的关键里程碑 Tranformer: 在2017年6月,仅基于注意力机制的Transformer首次由谷歌提出,应用于NLP自然语言处理的任务上表现出了良好的性能。 BERT: 在2018年10月,预训练Transformer模型开始在NLP领域中占主导地位。 GPT-3: 在2020年5月,提出一个带有170亿参数的大型Transformer,向通用NLP模型迈出了一大...
pascal voc数据集的准备 将labelme标注好的数据文件进行转换格式 修改数据集位置 configs_base_/datasets/pascal_voc12.py 修改类别以及对应的调色板 file_path:mmseg/datasets/voc.py file_path:mmseg/utils/class_names.py 修改训练的类别个数 文中使用下面路径中的文件作为参数配置文件: ...