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: 第一部分介绍环境的搭建,分为Win10和Ubuntu20.04. 第二部分介绍了如何配置训练参数。
简介:随着深度学习技术的不断发展,Transformer在语义分割领域的应用日益广泛。本文将介绍Swin-Unet模型,它利用Swin Transformer作为backbone,实现了对图像的高效语义分割。我们将探讨如何利用Swin-Unet在自己的数据集上进行训练和测试,以及如何优化模型以达到更好的分割效果。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平...
上篇swin-transformer 语义分割模型的环境配置在训练自己的数据集的时候会发生以下链接内的涉及的报错,为了解决这个问题,在今天发现了一个博客非常有用,链接如下: Swin Transformer进行语义分割,Ubuntu系统,…
3.自己电脑的配置环境,亲测成功(windows) 4.训练自己的数据集(pascal voc数据集格式) 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...
Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集 https://edu.51cto.com/course/29945.html Transformer发轫于NLP(自然语言处理),并跨界应用到CV(计算机视觉)领域。 Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网,在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项...
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。
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。
所提出的Swin Transformer 在图像分类、目标检测和语义分割的识别任务上具有很强的性能。它在三个任务上...
所提出的Swin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割等识别任务上取得了很好的效果。在这三个任务上...
5.分类和分割:最后,我们使用全连接层和softmax函数来进行分类和分割,将每个像素分配给特定的语义类别。 三、Swin Transformer实现 Swin Transformer的实现可以分为以下几个关键步骤: 1.数据预处理:首先,我们需要对输入的图像进行预处理,包括图像的缩放、裁剪和归一化等操作。这一步骤旨在将图像转换为模型可以接受的形式...