batch size为4096,初始学习率为0.001,权重衰减为0.01。在ImageNet-1K微调中,训练30个epoch的模型,batch size为1024,学习率为恒定10−5,权重衰减为10−8。 结果如上图。常规ImageNet-1K监督训练结果如图a,与最先进的transformer架构DeiT相比,使用 224^2 尺寸的输入时,Swin-T(81.3%)比DeiT-S(79.8%)高出1.5...
Swin-Transformer精度较高,但其对显卡要求同样较高,我的是RTX2070,8G显存,当设置crop size为512512时,batchsize设置为2,才不会报OOM。当crop size为10241024时,如果类别较少,还可以跑通,类别较多则会报错。 一、虚拟环境搭建 1.下载代码 首先下载Swin-Transformer的源码,在PyCharm中创建针对Swin-Transformer算法的...
报错3:路径不对: 全部修改成绝对路径 python tools/train.py /media/yuanxingWorkSpace/studyProject/ObjectDetection/Swin-Transformer-Object-Detection/configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py 报错4:NameError: name 'apex'isnot defined 安装成功后 AttributeError: ...
第一个输入为图像Batch,对应尺寸为**(B,H,W,C)**,其中B为batch_size,H和W代表图像的宽高,C为通道数,需要注意的是,这边的通道数位于第三个维度,而torch直接读取的图像中通道位于第一个维度,因此需要对图片做预处理。第二个输入为窗口的尺寸。 if __name__ == '__main__': x = torch.randn(size=...
# ResNet模型代码# ResNet中使用了BatchNorm层，在卷积层的后面加上BatchNorm以提升数值稳定性# 定义卷积批归一化块class ConvBNLayer(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_channels, num_filters, filter_size, stride=1, groups=1, act=None): # num_channels, 卷积层的...
# ResNet中使用了BatchNorm层,在卷积层的后面加上BatchNorm以提升数值稳定性 # 定义卷积批归一化块 class ConvBNLayer(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_channels, num_filters, filter_size, stride=1, groups=1, act=None): # num_channels, 卷积层的输入通道数 ...
Vision Transformer就是把图片打成 patch,因为 ViT 里用的 patch size 是16*16的,所以说这里的16 ×,也就意味着是16倍的下采样率,这也就意味着每一个 patch,也就是每一个 token,自始至终代表的尺寸都是差不多的;每一层的Transformer block 看到token的尺寸都是16倍下采样率。虽然它可以通过这种全局的自注...
class SwinTransformerBlock(nn.Layer): """ Swin Transformer Block. Args: dim (int): Number of input channels. input_resolution (tuple[int]): Input resulotion. num_heads (int): Number of attention heads. window_size (int): Window size. shift_size (int): Shift size for SW-MSA. mlp_ra...
【摘要】 @[toc] 摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,演示如何使用timm版本的Swin Transformer图像分类模型实现分类任务已经对验证集得分的统计,本文实现了多个GPU并行训练。通过本文你和学到:1、如何从timm调用模型、loss和Mixup?2、如何制作ImageNet数据集?3、如何使用Cutout数据...
(26条消息) 解决PyCharm 中File size exceeds configured limit (2560000),文件大小不够的问题_小鱼儿的博客的博客-CSDN博客 2)(26条消息) SwinTransformer搭建及一些问题_青柠味的脉动的博客-CSDN博客 7. 训练时长约40分钟,训练750验证250测试153张图片。 训练结果...