使用Hugging Face的Swin Transformer编码器进行以下自定义数据集的微调。换句话说,我使用预训练的Swin Transformer大型模型作为编码器,并实现和训练我的自定义解码器,以构建用于我的数据集的语义分割的完整系统。 从Hugging Face加载的Swin Transformer V2 1、导入所需要的包 from PIL import Image from torchinfo import...
易用性方面,由于Embedding(结构是全连接)和图片大小是绑定的,所以预训练、精调和推理使用的图片必须是完全同等的尺寸。 Swin Transformer Swin Transformer提出了一种称为shifted window的方法来解决(缓解)以上问题。 Swin Transformer的结构如下图所示 Swin Transformer结构图 它分为几个阶段 Embedding Stage(stage1)。...
通过扩展模型容量和分辨率,Swin Transformer v2.0在四个具有代表性的基准上均刷新了纪录,证明了视觉大模型在广泛视觉任务中的优势:在 ImageNet-V2 图像分类任务上 top-1 准确率为84.0%;在 COCO 物体检测任务上为63.1/54.4 box/mask mAP;在 ADE2...
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: ...
有图有真相:v2.0性能“强悍”, 在四大基准上均创新纪录 通过扩展模型容量和分辨率,Swin Transformer v2.0 在四个具有代表性的基准上均刷新了纪录, 证明了视觉大模型在广泛视觉任务中的优势:在 ImageNet-V2 图像分类任务上 top-1 准确率为84.0%;在 COCO 物体检测任务上为63.1/54.4 box/mask mAP;在 ADE20K 语...
从 Swin Transformer 网络的整体框架图我们可以看到，首先将输入图像 I 输入到 Patch Partition 进行一个...
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ViT中Transformer block计算Attention是采用dot(Q,K)的操作,在Swin V2中将其替换为了cosine(Q,K)/τ,τ是可学习参数,block之间不共享。cosine自带normalization操作,会进一步稳定Attention输出值 通过post-norm和cosine similarity操作将block的输出稳定在可接受范围内(上图), 帮助模型进行稳定的训练。
通过这些技术,本文成功地训练了一个30亿参数的Swin Transformer V2模型,这是迄今为止最大的稠密视觉模型,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。它在ImageNet-V2图像分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割和Kinetics-400视频动作分类等4项具有代表性的视觉任务上创造了新的性能记录。还要注意的是,我们的训练...
图像分类 swin transformer v2 图像分类网络,深度学习之图像分类(三)--AlexNet网络结构深度学习之图像分类(三)AlexNet网络结构1.前言2.网络结构3.其他细节3.1LocalResponseNormalization(局部响应归一化)3.2OverlappingPooling(覆盖的池化操作)3.3DataAugmentation(数