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...
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...
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...
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 作者:elfin 资料来源:Swin V2 论文地址: https://arxiv.org/abs/2111.09883 如V2名字所言,这里增大了模型的冗余和输入的分辨率! V1论文解析
略读《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》及《Swin Transformer V2: 》 - 飞桨AI Studio
第一阶段和FasterRCNN完全一样 第二阶段使用多个RoiHead层进行级联 下图完全显示了CascadeRCNN的由来 下图(C)仅仅在前向计算的时候使用级联finetune操作,精度也得到一定提升,但是有两个缺陷。1)使用共享的Head-H1,不仅时间没降低,而且参数效果还不好。所以在端侧单阶段目标检测中,一般不使用共享的头,虽然参数减少了...
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
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...