【摘要】 @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接: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import jsonimport osimport shutilimport matplotlib.pyplot... @[toc] 在上...
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...
我这篇文章主要讲解如何使用Swin Transformer V2完成图像分类任务,接下来我们一起完成项目的实战。本例选用的模型是swinv2_tiny_windows8_256,在植物幼苗数据集上实现了96.9%的准确率。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf论文翻译:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/127135297 在这里插入...
This repo contains the artifacts of ML experiments to detect / classify various malware attacks based on the classical MalImg Dataset - malimg/swin_transformer_v2_wintiny.ipynb at main · gvyshnya/malimg
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。 NLP目前的模型参数已经达到了千亿级别并且出现了像BERT这种成功的预训练模型可以适配不同的NLP任务;CV目前最...
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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: 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...
【摘要】 @[toc](Swin Transformer V2实战) 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: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...
我们介绍了将SwinTransformer[35]扩展到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,SwinTransformer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准确率、COCO目标检测的63.1/54.4 box/maskmAP、ADE20K语义分割的59.9mIoU以及Kinetics-400...