这篇博文是关于Swin-Transformer 图像分割的应用实战,包括环境搭建、训练和测试。数据集采用ADE链接:http://data.csail.mit.edu/places/ADEchallenge/ADEChallengeData2016.zip。 Swin-Transformer 图像分割github地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation 这篇文章分三个部分: 第一...
为了感受Swin Transformer在语义分割任务中的效果,我还配置了以UPerNet为检测方法,以Swin Transformer作为backbone的检测模型。但是在Swin-Transformer-Semantic-Segmentation中对于Swin Transformer框架的支持有一些细节问题,需要进行一些调整,特此将踩坑过程详细列出,以供参考。 问题 首先是指出问题的所在,在我按照README配置好...
语义分割:SwinTransformer通过层次化的结构对图像进行编码,从而能够提取出图像的精细特征。这些特征用于语义分割任务时,能够实现高精度的分割结果。 总的来说,SwinTransformer以其独特的架构和高效的性能,在计算机视觉领域引起了广泛关注。接下来,我们将进一步探讨Transformer基础理论,以深入了解SwinTransformer的核心原理。 第2...
首先他们在ADE20K数据集上比较不同Transformer变体,研究不同参数(正则化、模型大小、图像块大小、训练数据集大小,模型性能,不同的解码器等),全方面比较Segmenter与基于卷积的语义分割方法。 其中ADE20K数据集,包含具有挑战性的细粒度(fine-grained)标签场景,是最具挑战性的语义分割数据集之一。 下表是不同正则化方案...
Swin Transformer在目标检测上的结果: Swin Transformer在语义分割上的结果: 基于ImageNet的模型评估 上文中介绍了Swin Transformer原理和部分代码实现,接下来会使用ImageNet验证集(下载[ImageNet验证集]验证Swin Transformer模型效果。 数据准备: In [32] # 解压数据到工作目录下 %cd work/ ! mkdir data && cd dat...
简介:Swin-Transformer 图像分割实战:使用Swin-Transformer-Semantic-Segmentation训练ADE20K数据集(语义分割) Win10实现Swin-Transformer 图像分割 这篇博文是关于Swin-Transformer 图像分割的应用实战,包括环境搭建、训练和测试。数据集采用ADE链接:http://data.csail.mit.edu/places/ADEchallenge/ADEChallengeData2016.zip。
语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU（目前第一）论文: https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 最近Transformer的文章眼花缭乱，但是精度和速度相较于CNN而言还是差点意思，直到Swin Transformer的出现，让人感觉到了一丝丝激动，Swin Transformer可能是CNN的完美替代方案...
论文提出的Swin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割等识别任务中取得了较好的性能。它在三个任务上的延迟与Vit/Deit和ResNe(X)t模型相比要高得多。 1. 不同骨干网在ImageNet-1K分类上的比较。 2. 其在COCO测试开发集上的58.7box AP和51.1mask AP超过了之前SOTA结果+2.7box AP(无外部数据的复制-粘...
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...