查看源码,发现Swin Transformer并不是作为一套单独的算法进行使用,而是嵌入在mask_rcnn算法中,作为该算法的backbone。(当然,也可以使用别的算法,只是该仓库目前仅实现了mask_rcnn和cascade_mask_rcnn) 因此,有必要先对Mask R-CNN算法做一个了解。 Mask R-CNN简介 Mask R-CNN是何凯明大神继Faster-RCNN后的又一...
因此,Swin Transformer借鉴了CNN的很多设计理念以及其先验知识:小窗口内算自注意力(认为同一个物体会出现在相邻的地方,因此小窗口算自注意力其实是够用的,而全局自注意力实际上有一些浪费资源)。CNN之所以能抓住多尺度的特征是因为池化这个操作(能增大每一个卷积核的感受野),因此Swin Transformer也提出了一个类似池化的...
查看源码,发现Swin Transformer并不是作为一套单独的算法进行使用,而是嵌入在mask_rcnn算法中,作为该算法的backbone。(当然,也可以使用别的算法,只是该仓库目前仅实现了mask_rcnn和cascade_mask_rcnn) 因此,有必要先对Mask R-CNN算法做一个了解。 Mask R-CNN简介 Mask R-CNN是何凯明大神继Faster-RCNN后的又一...
查看源码,发现Swin Transformer并不是作为一套单独的算法进行使用,而是嵌入在mask_rcnn算法中,作为该算法的backbone。(当然,也可以使用别的算法,只是该仓库目前仅实现了mask_rcnn和cascade_mask_rcnn) 因此,有必要先对Mask R-CNN算法做一个了解。 Mask R-CNN简介 Mask R-CNN是何凯明大神继Faster-RCNN后的又一...
今天换个下游任务——目标检测,尝试使用 Swin Transformer 作为 Backbone 在 PaddleDetection 套件中实现目标检测任务 已知问题 目前这个 Backbone 的代码还不太稳定,目前有以下几个问题,才疏学浅,暂时没找到解决方法 Droppath 模块中 paddle.rand() 函数会偶发性出现错误,提示 system error RCNN 类模型训练时,当模型...
除了Swin T之外,还有另外三种架构:Swin S、Swin B和Swin L。它们非常相似,但在Swin Transformer块的数量和通道上有所不同。每个架构的详细信息可以在表1中找到。 在Swin Transformer文章[16]中的目标检测任务中,主要使用了Mask R-CNN[11]和Cascade R-CNN[2]作为 Head 。在B和L模型中,他们还使用了一个名为...
评估中采用了两个检测器：Mask R-CNN 和 Cascade Mask R-CNN。表 3 给出了在 1x 和 3x 设置下由 MoBY 学得的表征和预训练监督方法的比较结果。2.ADE20K 语义分割 研究者采用 UPerNet 方法和 ADE20K 数据集进行评估。表 4 给出了监督和自监督预训练模型的比较结果。这表明 MoBY 的性能比监督方法稍差一...
该研究在 1x 和 3x 训练计划中报告在 RetinaNet 模型上的 DAT。如下表 3 所示,在微型和小型模型中,DAT 的性能优于 Swin Transformer 1.1 和 1.2 mAP。当在两阶段检测器(例如 Mask R-CNN、Cascade Mask R-CNN)中实现时,DAT 模型在不同尺寸的 Swin Transformer 模型上实现了一致的改进,如下表 4 所示。
当在两阶段检测器(例如 Mask R-CNN、Cascade Mask R-CNN)中实现时,DAT 模型在不同尺寸的 Swin Transformer 模型上实现了一致的改进,如下表 4 所示。 下表5 给出了在验证集上各种方法的 mIoU 分数。 消融实验 为了验证 DAT 模型中关键组件设计的有效性, 该研究进行了消融实验,报告了基于 DAT-T 的 ImageNe...
当在两阶段检测器中实现时,如Mask R-CNN和Cascade Mask R-CNN,模型比不同尺寸的Swin Transformer模型实现了一致的改进,如表4所示。可以看到,由于建模随机依赖关系的灵活性,DAT在大型目标上实现了对其(高达+2.1)的改进。小目标检测和实例分割的差距也很明显(高达+2.1),这表明DATs也具有在局部区域建模关系的能力。