此外,对于 30 亿参数模型实验,该研究还报告了 Swin Transformer V2 在 Kinetics400 视频动作识别上的准确率 。 SwinV2-G 实验设置:预训练采用 192×192 图像分辨率,以节省训练成本,实验采用 2-step 预训练方法:首先,在 ImageNet-22K-ext 数据集上使用自监督方法对模型进行 20epoch 的预训练。其次,在 ImageNet...
微软针对图像预训练模型 Swin Transformer 提出 Swin Transformer V2,解决了大型视觉模型训练的三个主要问题:训练不稳定性、预训练和微调之间的分辨率差距、对标记数据的激烈需求。Swin Transformer V2 成功把 Swin Transformer 缩放到 30 亿个参数,并能够接受高达 1536×1536 分辨率的图像。 Swin Transformer V1 vs V2...
本文将重点讨论Swin Transformer模型中的一个典型权重文件——‘swin_base_patch4_window7_224_22kto1k.pth’,并探索其在实际应用中的价值。 一、权重文件解析 ‘swin_base_patch4_window7_224_22kto1k.pth’是Swin Transformer模型的一个预训练权重文件,文件名中的各个部分代表了不同的模型配置参数: swin_base:...
利用这些技术和自监督的预训练,作者成功地训练了一个强大的30亿参数的Swin Transformer模型,并将其有效地迁移到涉及高分辨率图像的各种视觉任务中,在各种基准上实现了SOTA的精度。 1. 论文和代码地址 Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 论文地址:https://arxiv.org/abs/2111.09883 代码地址:尚...
swin 模型设定和 两个预训练参数 斜 斜坡上的地球 1枚 CC0 图像分类目标检测计算机视觉 1 3 2023-03-11 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 SwinTransformer.zip swin_tiny_patch4_window7_224.pdparams swin_base_patch4_window7_224.pdparams SwinTransformer.zip (0.41M) 下载 File Name Size Update...
gitclonehttps://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation cdSwin-Transformer-Semantic-Segmentation pipinstall-e.#或者 pyhton setup.py develop。注意-e后面还有个. 不要丢掉。 image-20211207110004807 测试环境 1、下载预训练模型 ...
要使用Swin Transformer训练自己的数据,你需要遵循一系列步骤来准备数据集、配置训练参数、加载模型、进行训练和评估。以下是一个详细的指南: 1. 准备自己的数据集 Swin Transformer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,并进行相应的预处理。 COCO格式:包含images、annotations和categories...
小的学生Transformer是从具有计算和参数约束的预训练的大型模型中自动缩小的。综合实验证明了TinyViT的有效性。它在ImageNet-1k上仅用21M个参数就达到了84.8%的TOP-1准确率，与SwinB在ImageNet-21k上的预训练相当，而使用的参数少了4.2倍。此外，提高图像分辨率，TinyViT可以达到86.5%的准确率，略好于Swin-L，...
Swin Transformer有多种变体,论文中给出的这幅图是Swin-T的模型架构图。 下面就按照图片输入到输出的顺序,对各模块进行分析。 Patch Partion 输入图片尺寸为HxWx3,Patch Partion作用就是将图片进行分块。对于每一个Patch,尺寸设定为4x4。然后将所有的Patch在第三维度(颜色通道)上进行叠加,那么经过Patch Partion之后,...