from timm.models.swin_transformer_v2 import swinv2_tiny_window8_256 torch.backends.cudnn.benchmark = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from ema importEMA 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。建议使用GPU,CPU太慢了。 if __...
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...
parser.add_argument('--img', default='demo.png', help='Image file') parser.add_argument('--config', default='../configs/swin/upernet_swin_tiny_patch4_window7_512x512_160k_ade20k.py',help='Config file') parser.add_argument('--checkpoint', default='upernet_swin_tiny_patch4_window7_5...
以swinv2_tiny为例,其网络结构主要由以下几部分组成: EMBED_DIM: 96 表示第一个stage中隐藏层的通道数。 DEPTHS: [ 2, 2, 6, 2 ] 表示每个 stage 中 Swin Transformer Block 的个数。 swinv2_tiny的网络结构如下图所示: Swin Transformer Block 结构如下图所示: ...
以swinv2_tiny为例,其网络结构主要由以下几部分组成: EMBED_DIM: 96 表示第一个stage中隐藏层的通道数。 DEPTHS: [ 2, 2, 6, 2 ] 表示每个 stage 中 Swin Transformer Block 的个数。 swinv2_tiny的网络结构如下图所示: Swin Transformer Block 结构如下图所示: ...
Swin Transformer v2实战:使用Swin Transformer v2实现图像分类(一) 这篇主要是讲解如何训练和测试 训练 完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py. 导入项目使用的库 importjsonimportosimportshutilimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.parallelimporttorch.optimasoptimimpor...
论文介绍了一种新的视觉Transformer模型——Swin Transformer,它旨在成为计算机视觉领域的通用骨干网络。Swin Transformer通过其独特的层次化结构和移位窗口(Shifted Windows)机制,解决了传统Transformer在视觉任务中的计算复杂度问题,并在图像分类、目标检测和语义分割等多个任务中取得了优异的性能。 2. LSKNet架构设计 背景...
Transformer在视觉领域的应用挑战相比于自然语言处理主要体现在两方面,其一是图像领域的实体尺度变化剧烈在目标检测任务中尤其如此,而现有transformer架构固定的token尺度无法适应如此大范围变化的目标尺寸;其二是图像的像素分辨率远远高于文本中的单词,像语义分割这样涉及像素级稠密预测的视觉任务,Transformer中自注意力机制会...
This repo contains the artifacts of ML experiments to detect / classify various malware attacks based on the classical MalImg Dataset - malimg/swin_transformer_v2_wintiny.ipynb at main · gvyshnya/malimg
post-norm 和缩放余弦注意力的消融实验:下表 6 展示了 post-norm 和缩放余弦注意力方法应用于原始 Swin Transformer 方法的性能表现。可以看到,这两种方法都提高了 Swin-Tiny、Swin-Small 和 Swin-Base size 的准确率,整体提升分别为 +0.2%、+0.4% 和 +0.5%,表明它们对更大的模型更有益。