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...
1.样本准备 Swin-Transformer支持VOC格式数据集,本人用Labelme标注的样本如下,转为VOC格式即可。 在labelme中执行如下命令,其中LabelmeDataPath 表示labelme标注好的样本所在文件夹;VOCDataPath 表示输出的voc格式的文件夹,注意该文件夹不能手动创建,如果该文件夹已存在则提示已存在;labels.txt中保存的是所有样本类别名称...
真的不错,swin transformer semantic segmentation v0.12.0 在 40系显卡也可以运行的不错。 博文内容: 1、问题描述 最近在用Swin Transformer做语义分割的任务,基本的配置环境参考的是GitHub的基础安装步骤,主要的是环境的配置问题,mmcv的配置要求,不允许高于1.4.0,所以,在train.py文件进行训练运行的时候,报错:Runti...
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...
大家好，Swin Transformer Official Code已经release啦：Image Classification:microsoft/Swin-Transformer Object Detection:Swin-Transformer-Object-Detection Semantic Segmentation:Swin-Transformer-Semantic-Segmentation 其中包括ImageNet-22K的预训练模型（top-1 acc 87.3），欢迎star和试用~
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...
Through these techniques, this paper successfully trained a 3 billion-parameter Swin Transformer V2 model, which is the largest dense vision model to date, and makes it capable of training with images of up to 1,536×1,536 resolution. It set new performance records on 4 representati...
github地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation Ubuntu20.04环境配置 Ubuntu的环境配置相对简单一些, 1、创建虚拟环境 conda create -n open-mmlab python=3.7 conda activate open-mmlab 2、安装pytorch 根据电脑的cuda版本选择pytorch,我试了1.6.0版本的可以。其他的版本在安装mmc...
github地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation Ubuntu20.04环境配置 Ubuntu的环境配置相对简单一些, 1、创建虚拟环境 conda create-n open-mmlab python=3.7conda activate open-mmlab 2、安装pytorch 根据电脑的cuda版本选择pytorch,我试了1.6.0版本的可以。其他的版本在安装mmcv的...
scale。与作为语言Transformer中处理的基本元素的单词标记不同，视觉元素在scale上可能有很大的差异，这是...