源代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 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...
Hello, I'm trying to train SwinV2-B on some images with resolution of 1280x1280, but I'm having trouble making it work due to the window reverse operation. Are there any guidelines on applying SwinV2 to this kind of resolutions, or is it...
Here we leave our paper and results, hopefully it can help to give more visibility to the swin-family. 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...
Swin Transformer是一个通用的计算机视觉主干网络,它在各种粒度的识别任务上都有很强的性能,包括区域级的目标检测、像素级的语义分割和图像级的图像分类。Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉信号先验引入到vanilla Transformer编码器结构中,包括层次性、局部性和平移不变性,这结合了两者的优点:基本Transformer单元...
Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 作者:elfin 资料来源:Swin V2 论文地址: https://arxiv.org/abs/2111.09883 如V2名字所言,这里增大了模型的冗余和输入的分辨率! V1论文解析
Swin-Transform V2:用于目标检测,视觉大模型不再是难题(附源代码),论文地址:https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf源代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer计算机视觉研究院专栏作者:Edison_GMSRA时隔大半年放出
Swin Transformer 目录 简介 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 论文代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer VIT的缺陷 vit detr 等基于transformer模型已经成功应用到CV领域,现阶段还存在这不少的问题 1、同一实体的尺寸变化问题。视觉实体的尺度区别很大,例如车辆和人,detr 在小目标上的...
FlagAI目前已经支持Swin Transformer V1 与 Swin Transformer V2,样例数据为Imagenet,数据与代码位于FlagAI官方仓库中的examples目录下:https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples -examples -swinv1 -imagenet2012 -training_swinv1.py ...
如V2名字所言,这里增大了模型的冗余和输入的分辨率! V1论文解析参 V1主要的贡献是shifted window,transformer部分也加入了图像的相对位置偏置,为什么是相对位置偏置,这个问题在NLP方向有足够的研究表面相对位置比绝对位置work的更好。位置信息对于transformer这种结构至关重要,因为它对序列位置不敏感,这是结构设计上的硬伤...
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...