Transformer for Image Classification
from timm.utils import accuracy, AverageMeter from sklearn.metrics import classification_report from timm.data.mixup import Mixup from timm.loss import SoftTargetCrossEntropy from torchvision import datasets from timm.models.swin_transformer_v2 import swinv2_tiny_window8_256 torch.backends.cudnn.benchma...
但是到目前为止,类似 Swin Transformer 的视觉类 Transformer 网络模型大多数还是部署在云端服务器上,原因是 GPU 对于 MHA 结构计算支持更友好,反而边缘侧/端侧AI芯片由于其 DSA 架构限制,为了保证 CNN 结构的模型效率更好,基本上对 MHA 结构没有过多性能优化,甚至需要修改网络结构才能勉强部署。这也间接限制了算法...
我们会发现 Swin Transformer Block 出来接了一个 Patch Merging 模块,上文中讨论的 W-MSA 和 SW-MSA 都是为了解决 Vision Transformer 显存占用的问题,而这个 Patch Merging 解决的是 Vision Transformer 另外一个主要问题,也就是通过改变特征图尺寸使得 Vision Transformer 可以处理不同尺度的特征。
Swin Transformer : Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows. ICCV 2021 https://arxiv.org/abs/2103.14030 SOTA Problems of ViT . Does not consider the difference between textual and visual signals . Mainly for image classification
An increasing number of HSI classification methods are using deep learning techniques to process three-dimensional data. The Vision Transformer model is gradually occupying an important position in the field of computer vision and is being used to replace the CNN structure of the network. Ho...
Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述,Swin Transformer在图像分类数据集ImageNet-1K上取得了87.3%的准确率,在目标检测数据集COCO上取得了58.7%的box AP和51.1%的mask AP,在语义分割数据集ADE20K上去的了53.5%的mIoU。
This project focuses on implementing Swin on an image classification task and shows that with modifications, supervised training of the Swin transformer model on small scale datasets like CIFAR-10 can lead to very high accuracy with low computational constraints. Project Structure ├── main.py ├...
代码仓库地址:https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_classification/swin_transformer 我用Swin-S这个模型进行训练,相比于之前的ViT,模型训练速度几乎提升了一倍,最终精度也比ViT略高一些。
2、如何制作ImageNet数据集? 3、如何使用Cutout数据增强? 4、如何使用Mixup数据增强。 5、如何实现多个GPU训练和验证。 6、如何使用余弦退火调整学习率? 7、如何使用classification_report实现对模型的评价。 8、预测的两种写法。 Swin Transformer简介 目标检测刷到58.7 AP!