已经训练了用于分割的Swin Transformer的几个模型,包括一个在ImageNet21K数据集上训练的大型模型(~ 1400万张图像)。完整的分割流水线由编码器和解码器组成。使用Hugging Face的Swin Transformer编码器进行以下自定义数据集的微调。换句话说,我使用预训练的Swin Transformer大型模型作为编码器,并实现和训练我的自定义解码...
一、SwinT模块的使用演示,接口酷似Conv2D 由于以下两点原因,我们将Swin-Transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.Conv2D的接口并命名为SwinT。其输入、输出数据形状完全和Conv2D(CNN)一样,这极大的方便了使用Transformer来编写模型代码。 1、一方面,虽然随着2020年Vit出圈以后,Transformer开始在CV领域得到快速发展;但是...
SwinT模块,让Swin-Transformer 的使用变得和CNN一样方便快捷! 项目内容 一、SwinT模块的使用演示,接口酷似Conv2D 由于以下两点原因,我们将Swin-Transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.Conv2D的接口并命名为SwinT。其输入、输出数据形状完全和Conv2D(CNN)一样,这极大的方便了使用Transformer来编写模型代码。 1、一...
X = layer(X) print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t',X.shape) # 通道数翻倍、模型减半 # 训练模型 lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num...
Vision Transformer 用的是Encoder only类型,主要用的就是Transformer Encoder模块 VIT的想法就是将Transformer应用到图像识别上去 但是直接应用有个问题,NLP是单词为单位,一句话的词数还是比较少的,但是图片的基本单位是一个个像素点,数量多得多,导致计算量会非常的大。
swin-transformer和vision-transformer的单机多卡和多机多卡不需要确保以下规定吗? device_num = data_parallel × model_parallel × pipeline_stage(parallel_mode: 0) 问题2:如果单机8卡或者双击8卡,设置parallel_mode: 1,其他3个参数设置如下: 最终报错如下: File "/home/nfs/appnfs/code/Vison-Large-Model/...
class D2SwinTransformer(SwinTransformer): def __init__(self, cfg): pretrain_img_size = cfg.MODEL.SWIN.PRETRAIN_IMG_SIZE patch_size = cfg.MODEL.SWIN.PATCH_SIZE @@ -758,13 +758,11 @@ def forward(self, x): return outputs def output_shape(self): return { name: ShapeSpec( channels=...
Swin Transformer (the name Swin stands for Shifted window) is initially described in arxiv, which capably serves as a general-purpose backbone for computer vision. It is basically a hierarchical Transformer whose representation is computed with shifted windows. The shifted windowing scheme brings great...
一、Swin Transformer诞生的背景 1.1 VIT的缺陷 之前在介绍VIT原理时,我们提过VIT的一个重要意义是:证明Transformer对CV和NLP的大一统性。因此VIT几乎是将Transformer encoder部分完全搬运过来(也可理解为和Bert几乎一致),然后将图片分割成pacth的形式,每个patch即等同于NLP中的一个token向量,如此一来完全以训练语料的方...
RegNet and EffificientNet, the Swin Transformer achieves a slightly better speed-accuracy trade-off”。 ImageNet-1K ADE20K 在ADE20K 分割任务是,Swin Transformer 几乎是横扫了。这也得益于其金字塔结构的设计,使其能够胜任分割这种像素级的任务。 ADE20K 另外,论文里还有关于相对位置编码和 SW-MSA 的消融...