Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0 在虚拟环境中安装CUDA 11.3 也能跑模型,虚拟环境中cudatoolkit 不要安装太高版本,主要因为swin-transformer中的mmcv是个大坑,不支持太高版本(除非自己改swin-transformer的源码,很明显我没那个能力),见过一个帖子cuda==11.6也能跑的,cuda版本主要取决于mvcc,原因: swin-t...
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。 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...
论文介绍了一种新的视觉Transformer模型——Swin Transformer,它旨在成为计算机视觉领域的通用骨干网络。Swin Transformer通过其独特的层次化结构和移位窗口(Shifted Windows)机制,解决了传统Transformer在视觉任务中的计算复杂度问题,并在图像分类、目标检测和语义...
但需要在较长的序列上计算Attention,会增加计算时间和内存占用。 Segmenter在使用大型transformer模型或小规模图像块的情况下更优: (表中间是带有线性解码器的不同编码器,表底部是带有Mask Transformer作为解码器的不同编码器) 下图也显示了Segmenter的明显优势,其中Seg/16模型(图像块大小为16x16)在性能与准确性方面表现...
官方地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection 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...
github地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation Ubuntu20.04环境配置 Ubuntu的环境配置相对简单一些, 1、创建虚拟环境 conda create -n open-mmlab python=3.7 conda activate open-mmlab 2、安装pytorch 根据电脑的cuda版本选择pytorch,我试了1.6.0版本的可以。其他的版本在安装mmc...
UperNet-SwinTransformer 模型简介 //模型概述 SwinTransformer是微软亚洲研究院提出的新型视觉Transformer,它可以作为计算机视觉的通用骨干网络。视觉领域与自然语言领域之间存在巨大差异,这带来了使 Transformer 从自然语言领域适应视觉领域的挑战。 图1 Swin Transformer 网络结构图 ...
之前在看Swin Transformer的时候,发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜,于是想来实践测试一下。 官方地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection 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...
github地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation Ubuntu20.04环境配置 Ubuntu的环境配置相对简单一些, 1、创建虚拟环境 conda create -nopen-mmlab python=3.7conda activateopen-mmlab 2、安装pytorch 根据电脑的cuda版本选择pytorch,我试了1.6.0版本的可以。其他的版本在安装mmcv的...
github地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation Ubuntu20.04环境配置 Ubuntu的环境配置相对简单一些, 1、创建虚拟环境 conda create-n open-mmlab python=3.7conda activate open-mmlab 2、安装pytorch 根据电脑的cuda版本选择pytorch,我试了1.6.0版本的可以。其他的版本在安装mmcv的...