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/
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...
十二、Swin-Transformer模型测试 准备工作,下载与训练模型到checkpoints文件夹(也可到github上找对应的文件下载),下载color150.mat文件到根目录,在demo文件夹放一张测试图片img.png,安装 scipy包 pip install scipy wget https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.1/upernet_swin_tiny_patch4...
Specifically, the task of 3D brain tumor semantic segmentation is reformulated as a sequence to sequence prediction problem wherein multi-modal input data is projected into a 1D sequence of embedding and used as an input to a hierarchical Swin transformer as the encoder. The swin transformer ...
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...
Swin-Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型,专为计算机视觉任务设计。与传统的卷积神经网络(CNN)不同,Swin-Transformer利用自注意力机制来处理图像数据,能够捕获图像中的长距离依赖关系。该模型通过引入层次化的窗口机制,实现了对图像局部和全局信息的有效建模,从而在处理高分辨率图像时表现出色。 2. Swin-...
semantic segmentation:53.5 mIoU on ADE20K val 原文论述:Its performance surpasses the previous state-of-theart by a large margin of +2.7 box AP and +2.6 mask AP on COCO, and +3.2 mIoU on ADE20K 这展示了基于transformer的模型作为backbone的潜力,同时分层设计和移位窗口方法也证明对全mlp架构是有益...
在本文中,作者提出了将Swin Transformer缩放到30亿个参数的技术,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。通过扩大容量和分辨率,Swin Transformer在四个具有代表性的视觉基准上创造了新的记录:ImageNet-V2图像分类的84.0%top-1准确度,COCO目标检测上的63.1/54.4box / mask mAP,ADE20K语义分割的59.9 mIoU,...
This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows" on Semantic Segmentation. - SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation