config_file = '/root/Swin-Transformer-Object-Detection-master/Swin-Transformer-Object-Detection-master/configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_1x_coco.py' #配置文件路径 checkpoint_file = '/root/Swin-Transformer-Object-Detection-master/Swin-Transformer-Object-Detection...
Swin Transformer的主要思想是把建模能力很强的transformer和视觉信号的先验联系起来,这些先验具有层次性、局部性和平移不变性,具体做法是用shifted window来建立分层特征图,有了分层特征图就可以用FPN/Unet等结构去做密集预测的任务,而且计算量与图片尺寸成正比。 作为Swin Transformer的重要设计,shifted window有两个含义,...
Swin来自于Shifted Windows(移动窗口)也是Swin Transformer的主要创新点。Swin Transformer实现了Vision Transformer像卷积神经网络一样,也能够分成几个block,也能做层级式的特征提取,从而导致提出来的特征具备多尺度的概念。 通俗的说,Swin Transformer采用很巧妙的方式来处理大型图像,它会把图像分成许多小块,然后分别处理这...
现在搞CV的门槛已经低到连最基本的debug能力都不需要了吗？
并行故障诊断模型 | 独家原创 | 基于 2D-SWinTransformer + 1D-CNN-SENet并行故障诊断模型为满足高水平论文服务和毕业论文的需求,我们推出一种基于视觉顶会论文 SWinTransformer 的改进模型,并提供 CWRU西储大学轴承数据集和东南大学轴承数据集上的实验,以及相关对比实验、模型消融实验,通过实验证明,我们的模型具有超强...
最近一直再看感知相关算法,如LSS、pointnet、pointpillar等相关论文与代码,而当看到多相机检测方法bevfomer论文时候,发现其结构使用了self.attention与cross-attention的transformer方法。 介于此,我将原来沉浸几月的swin-tranformer结构回忆一遍,也想通过这次会议记录个人总结,希望对读者有所帮助。 transformer来源NLP结构,可...
独家首发 | 并行故障诊断模型 | 基于 2D-SWinTransformer + BiGRU-GlobalAttention的并行故障诊断模型● 数据集:CWRU西储大学轴承数据集● 环境框架:python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行● 准确率:测试集100%● 使用对象:论文需求、毕业设计需求者● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。注意:我们还有配...