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...
from torchvision import datasets from timm.models.swin_transformer_v2 import swinv2_tiny_window8_256 torch.backends.cudnn.benchmark = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from ema import EMA 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。
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Swin-Transformer V2 [Liu et al.2021] 是微软对原有 Swin-Transformer 的继续深入研究。原有的 Swin-Transformer 通过引入图像自身的先验知识(shift 窗口来实现)在图像分类,目标检测,语义分割上取得了良好的性能。然而由于一系列问题: 大模型训练产生的激活阈值过大,下游任务的分辨率太大而预训练的分辨率太低导致相...
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,COCO目标检测上的...
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)...
内置了三种模型,他们分别在各自的领域扮演着中流砥柱的角色,博主对分类模型大致做了 一个总结与分类,选择这三个模型是深思熟虑的结果。 1、CNN轻量级模型王者:MobilenetV2 2、CNN重量级模型王者:EfficientNetV2 3、“模型很重,效果很好”的Transformer模型王者:Swin Transformer ...
本实验主要介绍基于寒武纪 MLU370 MagicMind 平台的Swin-Transformer (Pytorch, Python, FP32) 图像分类推理应用的开发方法。 编写自定义算子 Plugin Roll 和 Plugin ReLU,生成含有自定义算子的 PyTorch 模型。 基于Swin-Transformer 分类网络和寒武纪 MLU370 MagicMind 平台,您可以读取本地图像数据作为输入,对图像进行...
Swin Transformer是一种通用的计算机视觉主干,在区域级目标检测、像素级语义分割和图像级图像分类等各种粒度识别任务中取得了优异的性能。Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉先验引入到vanilla Transformer编码器中,包括层次、位置和平移不变性,这将两者的优点结合在一起:基本Transformer单元具有强大的建模...