post-norm 就是把之前通用ViT中的Transformer block中的Layer Norm层从Attention层前面挪到后面,这么做的好处就是计算Attention之后会对输出进行归一化操作,稳定输出值 cosine similarity ViT中Transformer block计算Attention是采用dot(Q,K)的操作,在Swin V2中将其替换为了cosine(Q,K)/τ,τ是可学习参数,block之间不共...
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器,以构建用于我的数据集的语义分割的完整系统。 从Hugging Face加载的Swin Transformer V2 1、导入所需要的包 from PIL import Image from torchinfo import...
通过扩展模型容量和分辨率,Swin Transformer v2.0在四个具有代表性的基准上均刷新了纪录,证明了视觉大模型在广泛视觉任务中的优势:在 ImageNet-V2 图像分类任务上 top-1 准确率为84.0%;在 COCO 物体检测任务上为63.1/54.4 box/mask mAP;在 ADE20K 语义分割上为59.9 mIoU;在 Kinetics-400 视频动作分类的 top-1...
略读《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》及《Swin Transformer V2: 》 - 飞桨AI Studio
具体而言,它在ImageNet-V2图像分类验证集[55]上获得了84.0%的top-1准确率,在COCO测试开发对象检测集上获得了63.1/54.4 bbox/mask AP,在ADE20K语义分割上获得了59.9mIoU,在Kinetics-400视频动作分类上获得了86.8%的top-1准确率,比原Swin Transformer中的最佳数字高出了分别为+NA%、+4.4/+3.3、,+6.3和+1.9,...
Swin Transformer属于一阶段还是二阶段目标检测还是 二阶段目标检测算法,概述:最新几年的论文都是在单阶段、Transform上进行发掘提升,基本上2020-2021年二阶段论文全军覆没,这篇博文也是总结2016-2019年的发展,最后一篇CenternetV2比较特殊,不能完全算作传统意义的二
Swin V2在模型设置上扩展了不同规模的模型，并采取了显存优化策略，例如使用更大的数据集和自监督预训练方法。实验结果显示出SwinV2在多个任务中的卓越性能，尤其是SwinV2-G在90.17%的ImageNet-1K上达到里程碑式突破。通过这些改进，Swin V2在视觉大模型领域开辟了新的道路，预示着Transformer在视觉任务...
swin transformer block 和VIT中transformer block的主要区别就是用一个基于shifted window计算的多头自注意力模块取代了标准的MSA。 那么基于窗口的MSA做了哪些工作呢? swin使用窗口,把一个图像分成一块一块不重叠的区域。假设每一个窗口包含M*M的patch。那么对于一个拥有h*w个patch的图像,MSA和W-MSA的计算量会有...