Swinv2Model [1, 3, 192, 192] [1, 1536] -- True ├─Swinv2Embeddings: 1-1 [1, 3, 192, 192] [1, 2304, 192] -- True │ └─Swinv2PatchEmbeddings: 2-1 [1, 3, 192, 192] [1, 2304, 192] -- True │ │ └─Conv2d: 3-1 [1, 3, 192, 192] [1, 192, 48, 48] 9...
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尺寸和giant尺寸,分别具有6.58亿个参数和30亿个参数: 对于SwinV2-H和SwinV2-G...
输入尺寸:[2, 96, 224, 224]SwinT的输出尺寸:[2, 256, 224, 224]下采样的SwinT的输出尺寸:[2, 256, 112, 112]Conv2D的输出尺寸:[2, 256, 224, 224]使用SwinT替换Resnet中Conv2D模型 创建Swin Resnet并进行测试!这部分,我们实际展示了如何使用SwinT来替换掉现有模型中相应的Conv2D模块,整个过程对源码...
Swin2SR: SwinV2 Transformer for Compressed Image Super-Resolution and Restoration@ ECCV 2022 AIM Workshop Github 🚀https://github.com/mv-lab/swin2sr|code,demosand more insights about the architecture. Best, Marcos V. Conde
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...
一般的池化层因为没有重叠,所以 pool size 和 stride 一般是相等的,例如 8 × 8 的一个图像,如果池化层的尺寸是 2 × 2,那么经过池化后的操作得到的图像是 4 × 4 大小的,这种设置叫做不覆盖的池化操作。如果 stride < pool size, 那么就会产生覆盖的池化操作,这种有点类似于 convolutional 化的操作,这样...
具体而言,它在ImageNet-V2图像分类验证集[55]上获得了84.0%的top-1准确率,在COCO测试开发对象检测集上获得了63.1/54.4 bbox/mask AP,在ADE20K语义分割上获得了59.9mIoU,在Kinetics-400视频动作分类上获得了86.8%的top-1准确率,比原Swin Transformer中的最佳数字高出了分别为+NA%、+4.4/+3.3、,+6.3和+1.9,...
Fig.1所示。(a)所提出的Swin Transformer通过在更深的层中合并图像块(灰色部分)来构建分层特征映射,并且由于只在每个本地窗口中计算自注意,因此对输入图像大小具有线性计算复杂度(红色部分)。 (Fig.1(b))相比之下,以往的视觉transformer[19]产生的是单一的低分辨率特征图,由于全局自注意计算,输入图像尺寸的计算复...
如图1(a)所示,Swin-Transformer通过从小尺寸(编者注:小尺寸应该是相对于ViT中的14x14或16x16而言)的图块(用灰色表示)开始,并在更深的Transformer层中,逐渐合并相邻图块来构造层次表示。有了这些分层特征映射,Swin-Transformer模型可以方便地利用高级技术进行密集预测,如特征金字塔网络(FPN)[41]或U-Net[50]。线性...