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 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...
from timm.models.swin_transformer_v2 import swinv2_tiny_window8_256 torch.backends.cudnn.benchmark = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from ema importEMA 设置全局参数 设置学习率、BatchSize、epoch等参数,判断环境中是否存在GPU,如果没有则使用CPU。建议使用GPU,CPU太慢了。 if __...
Swin-Transformer精度较高,但其对显卡要求同样较高,我的是RTX2070,8G显存,当设置crop size为512512时,batchsize设置为2,才不会报OOM。当crop size为10241024时,如果类别较少,还可以跑通,类别较多则会报错。 一、虚拟环境搭建 1.下载代码 首先下载Swin-Transformer的源码,在PyCharm中创建针对Swin-Transformer算法的...
class SwinTransformerV2(nn.Module): r""" Swin Transformer A PyTorch impl of : `Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows` - https://arxiv.org/pdf/2103.14030Args: img_size (int | tuple(int)): Input image size. Default 224...
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 论文地址:https://arxiv.org/abs/2111.09883 代码地址: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了...
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)...
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...
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...
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: ...