继Swin Transformer之后,微软在去年11月份发布了Swin Transformer V2,目前模型的实现以及预训练模型已经开源。Swin Transformer V2的核心是将模型扩展到更大的容量和分辨率,其中最大的模型SwinV2-G参数量达到了30亿,在物体检测任务上图像分辨率达到1536x1536,基于SwinV2-G的模型也在4个任务上达到了SOTA:在图像分类数据...
微软继Swin Transformer之后，于去年11月推出了Swin Transformer V2，其开源的模型和预训练代码展示了在视觉领域的巨大潜力。Swin V2的核心在于扩大模型容量和分辨率，SwinV2-G的最大参数量达到30亿，支持1536x1536的物体检测任务。在多项任务上，SwinV2-G表现出色，包括ImageNet V2的84.0% top1精度，CO...
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...
在COCO 数据集的排行榜上排名第一的是一个叫 Swin V2 的模型,其实也是作者原班人马提出的 Version2,就是做了一个更大版本的 Swin Transformer,有30亿参数而且提出了一系列技术使得 Swin Transformer 可以在1536*1536的图片上做预训练,最后下游任务的效果就非常的好,COCO 都已经被刷到63.1了(去年大家用卷积神经网...
继Swin Transformer之后，微软在去年11月份发布了Swin Transformer V2，提供了一个更大的模型容量和更高的分辨率解决方案。SwinV2-G模型参数量高达30亿，图像分辨率达到1536x1536。在多个任务上，基于SwinV2-G的模型达到了顶尖水平：在ImageNet V2上取得84.0%的top1准确度，在COCO数据集上的box/mask mAP...
11月 MAE、Swin Transformer V2 2022年 1月 BLIP 4月 DALL·E 2 8月 Stable Diffusion、BEiT-3、Midjourney V3 2023年 1月 BLIP2 3月 Visual ChatGPT、GPT-4、Midjourney V5 4月 SAM(Segment Anything Model) 但看这些模型接二连三的横空出世,都不用说最后爆火的GPT4,便可知不少CV同学被卷的不行 ...
Sigmoid 等激活函数当网络比较深的时候会出现梯度消失 使用了 LRN 局部响应归一化 使用了数据增强 在全连接层的前两层中使用了 Dropout 随机失活神经元操作,以减少过拟合现象 使用Dropout 的方式在网络正向传播过程中随机失活一部分神经元 在具体讲解网络结构之前,补充卷积公式。经过卷积后的矩阵尺寸大小计算公式为: ...
在paperwithcode上可以看到,SwinV2版本已经将coco数据集的精确度刷到了63.1%,而卷积系列还在50%+。Swin很可能引领之后的CV领域。 这是基于Vit的一篇论文,可以看一下我之前的Vit阅读笔记: Vit阅读笔记 一、Abstract(摘要) 作者在摘要中说他提出了一个Swin Transformer的模型,可以当backbone。
提出了三种主要技术:1) 残差后范数法结合余弦注意提高训练稳定性; 2) 一种对数间隔连续位置偏差方法,用于有效地将使用低分辨率图像预先训练的模型传输到具有高分辨率输入的下游任务;3) 一种自我监督的预训练方法SimMIM,用于减少对大量标记图像的需求。通过这些技术,本文成功地训练了一个30亿参数的Swin Transformer V2...