如果保持每个Patch的大小不变,随着图片尺寸的变大,Patch的个数会增加,而Patch的个数等于进入Transformer的Token个数,且Transformer的时间复杂度是O(n^2)。 易用性方面,由于Embedding(结构是全连接)和图片大小是绑定的,所以预训练、精调和推理使用的图片必须是完全同等的尺寸。 Swin Transformer Swin Transformer提出了...
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...
这也证实了,Transformer将是视觉领域的研究趋势! 01 前言 Swin Transformer V2的目标是什么?存在什么问题? 论文中不止一次提到Swin Transformer V2和 V1一样,最终的目的都是为了能够联合建模NLP和CV模型。V2直接目标是得到一个大规模的预训练模型(图片分类),可以应用到其他的视觉任务(分割、识别)并取得高精度。 【...
上图,每一个矩形表示的一个卷积核生成的 feature map。所有的元素已经经过了 ReLU 激活函数,现在我们都要对具体的 pixel 进行局部的归一化。假设绿色箭头指向的是第 i 个 kernel 对应的特征图,其余的四个蓝色箭头是它周围的邻居 kernel 层对应的特征图,假设矩形中间的绿色的元素的位置为 (x, y),那么我需要提...
通过这些技术,本文成功地训练了一个30亿参数的Swin Transformer V2模型,这是迄今为止最大的稠密视觉模型,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。它在ImageNet-V2图像分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割和Kinetics-400视频动作分类等4项具有代表性的视觉任务上创造了新的性能记录。还要注意的是,我们的训练...
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
SwinT模块,让Swin-Transformer 的使用变得和CNN一样方便快捷! 项目内容 一、SwinT模块的使用演示,接口酷似Conv2D 由于以下两点原因,我们将Swin-Transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.Conv2D的接口并命名为SwinT。其输入、输出数据形状完全和Conv2D(CNN)一样,这极大的方便了使用Transformer来编写模型代码。 1、一...
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...
略读《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》及《Swin Transformer V2: 》 - 飞桨AI Studio