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...
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定性; 2)一种对数空间连续位置偏差方法,可有效地将使用低分辨率图像预训练的模型转移到具有高分辨率输入的下游任务; ...
1.样本准备 Swin-Transformer支持VOC格式数据集,本人用Labelme标注的样本如下,转为VOC格式即可。 在labelme中执行如下命令,其中LabelmeDataPath 表示labelme标注好的样本所在文件夹;VOCDataPath 表示输出的voc格式的文件夹,注意该文件夹不能手动创建,如果该文件夹已存在则提示已存在;labels.txt中保存的是所有样本类别名称...
利用这些技术和自监督的预训练,作者成功地训练了一个强大的30亿参数的Swin Transformer模型,并将其有效地迁移到涉及高分辨率图像的各种视觉任务中,在各种基准上实现了SOTA的精度。 1. 论文和代码地址 Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity...
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...
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...
本次就来分享两个基于 Swin Transformer 的图像恢复 / 图像超分辨率模型 2. 效果演示 原图SwinIR-M 2倍 原图SwinIR-M 4倍 原图SwinIR-L 4倍 原图Swin2SR 4倍 3. 快速体验 可以使用 PaddleHub 快速调用这两个图像超分辨率预训练模型 可用的模型列表如下: 模型名称网络结构放大倍率 swin2sr_real_sr_x4...
Swin Transformer V2实战 摘要 安装包 安装timm 数据增强Cutout和Mixup EMA 项目结构 计算mean和std 生成数据集 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: ...
介绍Swin transformer 的 Shifted Window Multi-head Self Attention, 视频播放量 256、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 2、收藏人数 6、转发人数 0, 视频作者 zidea2015, 作者简介 ,相关视频:详解 transformer—LayerNorm,2024年终于有人把Transformer讲透彻了!清华大
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...