论文题目:Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf 源代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 面临问题: 作者提出了将Swin Transformer缩放到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。在很多方面达到了SOTA。
同样加入Transformer也是为了拟补YOLO这种卷积网络缺乏长距离建模的能力,没有获取全局信息的能力,为了更好的提取目标特征信息。下面链接为引入Swin Transformer 1.0版本。 YOLOv7改进之二十五:引入Swin Transformerblog.csdn.net/m0_70388905/article/details/126674046 基础原理: Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity...
Swin Transformer属于一阶段还是二阶段目标检测还是 二阶段目标检测算法,概述:最新几年的论文都是在单阶段、Transform上进行发掘提升,基本上2020-2021年二阶段论文全军覆没,这篇博文也是总结2016-2019年的发展,最后一篇CenternetV2比较特殊,不能完全算作传统意义的二
semantic-segmentationade20kswin-transformerupernet UpdatedAug 24, 2022 Python Gumpest/YOLOv5-Multibackbone-Compression Star994 YOLOv5 Series Multi-backbone(TPH-YOLOv5, Ghostnet, ShuffleNetv2, Mobilenetv3Small, EfficientNetLite, PP-LCNet, SwinTransformer YOLO), Module(CBAM, DCN), Pruning (EagleEye, Netw...
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,这样可以得到更准确的结果。甚至在之前讲述的 YOLOv3 的 SPP 模块中,使用 stride 为 1 的 maxpooling,我其实认为获得的是超像素!下图以图像超像素为例:
【制造业&盒子】分拣线包装快递识别图像分割系统源码&数据集全套:改进yolo11-OREPA 群马视觉工作室 82 0 【制造业&仓库】灭火器检测系统源码&数据集全套:改进yolo11-convnextv2 群马视觉工作室 31 0 【天线&通讯】卫星图雷达天线检测系统源码&数据集全套:改进yolo11-DBBNCSPELAN 群马视觉工作室 58 0 【制造...
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!首先Patch Partition,就是VIT中等分成小块的操作;然后分成4个stage,每个stage中包括两个部分,分别是patch Merging(第一个块是线性层) 和Swin Transformer Block。patch Merging是一个类似于...
为了提升YOLOv5在小目标检测方面的能力,我们引入Swin-Transformer的思想,并设计一个专门的Swin-Transformer小目标检测头。具体优化策略如下: 引入Swin-Transformer网络:在YOLOv5的基础上,增加Swin-Transformer网络层,用于提取更加精细的图像特征。这些特征将有助于模型更好地识别和定位小目标。 设计小目标检测头:利用Swin-...
%cd ~/PaddleDetection !python tools/train.py -c ~/yolov3_swin_ti.yaml --eval 总结 这样Swin Transformer 模型就被添加到了 PaddleDetection 套件中了 不过目前 Swin Transformer 模型做 PaddleDetection 检测的 Backbone 仍不太稳定 之后再尝试调试一下,找找具体问题在哪,看看能不能把这些问题给解决掉关于...
An improved foreign object detection method based on Swin Transformer V2 and YOLOX (ST2Rep–YOLOX) is proposed. First, the feature extraction layer ST2CSP constructed by Swin Transformer V2 is used in the original backbone network to extract global and local features. Secondly, hybrid spatial ...