源代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G MSRA时隔大半年放出了Swin Transformer 2.0版本,在1.0版本的基础上做了改动,使得模型规模更大并且能适配不同分辨率的图片和不同尺寸的窗口!这也证实了,Transformer将是视觉领域的研究趋势! 01 前言 Swi
在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:Swin Transformer v2实战:使用Swin Transformer v2实现图像分类(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练 完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py. 导入项目使用的库 import json import os import shutil import matplotlib.pyplot as plt import torch import...
摘要Swin Transformer v2解决了大型视觉模型训练和应用中的三个主要问题,包括训练不稳定性、预训练和微调之间的分辨率差距以及对标记数据的渴望。提出了三种主要技术: 1)残差后范数方法结合余弦注意提高训练稳…
Swin-Transformer V2 [Liu et al.2021] 是微软对原有 Swin-Transformer 的继续深入研究。原有的 Swin-Transformer 通过引入图像自身的先验知识(shift 窗口来实现)在图像分类,目标检测,语义分割上取得了良好的性能。然而由于一系列问题: 大模型训练产生的激活阈值过大,下游任务的分辨率太大而预训练的分辨率太低导致相...
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 论文地址:https://arxiv.org/abs/2111.09883 代码地址:尚未开源 2. Motivation 扩大语言模型的规模已经取得了成功。它显著地提高了模型在语言任务上的表现,并且该模型展示了与人类相似的Zero-shot能力。BERT大型模型具有3.4亿个参数,语言模型在几年内迅速扩大...
swin transformer v2训练细节GPU swin transformer训练自己的数据,Swin-Transformer训练自己的数据集前言一、虚拟环境搭建1.下载代码2.相关库安装3.环境测试二、制作自己的数据集1.样本准备2.调试代码总结前言Swin-Transformer精度较高,但其对显卡要求同样较高,我的是RTX
图像分类 swin transformer v2 图像分类网络 深度学习之图像分类(三)-- AlexNet网络结构 深度学习之图像分类(三)AlexNet网络结构 1. 前言 2. 网络结构 3. 其他细节 3.1 Local Response Normalization (局部响应归一化) 3.2 Overlapping Pooling (覆盖的池化操作)...
时序振动轴承数据转为递归图(RP),python代码,凯斯西储大学(CWRU)轴承故障诊断数据 70 -- 4:24 App levit(融合Transformer和CNN特性),python实现轴承故障诊断,CWRU数据,准确99以上,十分类 784 -- 1:52 App 时序振动轴承数据转为马尔科夫转移场图(MTF),python代码,凯斯西储大学(CWRU)轴承故障诊断数据 1743 1 1...
Swin Transformer v2实战:使用Swin Transformer v2实现图像分类(一) 这篇主要是讲解如何训练和测试 训练 完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py. 导入项目使用的库 importjsonimportosimportshutilimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.parallelimporttorch.optimasoptimimpor...
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 论文地址:https://arxiv.org/abs/2111.09883 代码地址:尚未开源 2. Motivation 扩大语言模型的规模已经取得了成功。它显著地提高了模型在语言任务上的表现,并且该模型展示了与人类相似...