通过结合这两种策略,作者训练了一个30亿参数的强Swin-Transformer模型,并在几个具有代表性的视觉基准上实现了SOTA的精度。 3.5. Model configurations 作者为4种配置的Swin Transformer V2保持原始Swin Transformer的阶段、块和通道设置: C表示第一阶段中隐藏层的通道数。 作者进一步将Swin Transformer V2扩展到huge...
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:在图像分类数据集ImageNet V2上达到了84.0%的top1准确度,在物体检测数据集COCO上达到了63.1/54.4的box/mask mAP,在语义...
基于此目的,微软亚洲研究院的研究员们在 Swin Transformer 的基础上设计了 Swin Transformer v2.0,它具有30亿参数,是迄今为止最大的稠密视觉模型,可以有效地迁移到需要更高分辨率图像的各种视觉任务中。通过扩展模型容量和分辨率,Swin Transformer v2.0 ...
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...
微软亚洲研究院升级了 Swin Transformer,新版本具有 30 亿个参数,可以训练分辨率高达 1,536×1,536 的图像,并在四个具有代表性的基准上刷新纪录。 在不久之前公布的 ICCV 2021 论文奖项中,来自微软亚洲研究院的研究者凭借论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows》斩获 ICCV 2021...
Swin Transformer V2 成功把 Swin Transformer 缩放到 30 亿个参数,并能够接受高达 1536×1536 分辨率的图像。 Swin Transformer V1 vs V2 Swin Transformer V2 主要改进了 Swin Transformer,在减少参数量的同时,使得模型能够处理更高分辨率的图像。由于原本的 Swin Transformer 直接把残差模块加到了主分支上,网络深层...
微软继Swin Transformer之后，于去年11月推出了Swin Transformer V2，其开源的模型和预训练代码展示了在视觉领域的巨大潜力。Swin V2的核心在于扩大模型容量和分辨率，SwinV2-G的最大参数量达到30亿，支持1536x1536的物体检测任务。在多项任务上，SwinV2-G表现出色，包括ImageNet V2的84.0% top1精度，...
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...
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...