Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述,Swin Transformer在图像分类数据集ImageNet-1K上取得了87.3%的准确率,在目标检测数据集COCO上取得了58.7%的box AP和51.1%的mask AP,在语义分割数据集ADE20K上去的了53.5%的mIoU。
SwinTransformer这个backbone结构表达能力非常强,同时适用性广泛,可适用于图片分类,分割,检测等多种任务,而且结构设计和实验工作都做得比较touch,所以被评为了2021年的ICCV best paper. 下面的范例我们微调 timm库中的 SwinTransformer模型来 做一个猫狗图片分类任务。 公众号算法美食屋后台回复关键词:torchkeras,获取本...
今年,微软亚洲研究院的Swin Transformer又开启了吊打CNN的模式,在速度和精度上都有很大的提高。这篇文章带你实现Swin Transformer图像分类。 资料汇总 论文:https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 论文翻译:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/120724040 一...
Swin-Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章,并且已经获得ICCV 2021 best paper的荣誉称号。虽然Vision Transformer (ViT)在图像分类方面的结果令人鼓舞,但是由于其低分辨率特性映射和复杂度随图像大小的二次增长,其结构不适合作为密集视觉任务或高分辨率输入图像的通过骨干网路。为了最佳的精度和速度的权衡,...
模型推理:Swin-Transformer图像分类 一、内容和目标 1. 实验内容 本实验主要介绍基于寒武纪 MLU370 MagicMind 平台的Swin-Transformer (Pytorch, Python, FP32) 图像分类推理应用的开发方法。 编写自定义算子 Plugin Roll 和 Plugin ReLU,生成含有自定义算子的 PyTorch 模型。
1、熟悉支持向量机SVM(Support Vector Machine)模型分类算法的使用。 2、用svm-train中提供的代码框架(填入SVM分类器代码)用train.data训练数据提供的矩阵来训练参数得到训练模型model,利用libsvm进行模型的训练,分类预测等。 3、利用model和svm-train的代码来分类测试数据集test.data,并报告其分类正确率。
Swin Transformer是一种基于Transformer的深度学习模型,它通过分层特征表示和shift window策略来解决传统Transformer在图像分类任务中的局限性。我们可以使用timm库中的Swin Transformer模型进行训练和测试。创建好模型后,我们需要加载训练的模型权重。权重是模型训练过程中学习到的参数,它们决定了模型的表现能力。我们可以使用预...
标准Transformer体系结构[64]及其对图像分类的适应[20]都进行全局自注意力,其中计算tokens与所有其他tokens之间的关系。全局计算导致了tokens数量的二次复杂度,这使得它不适用于许多需要大量tokens进行密集预测或表示高分辨率图像的视觉问题。 非重叠窗口中的自注意力为了有效建模,我们建议在局部窗口中计算自注意力。窗口被...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
swin transformer模型的分类结果会优于CNN的结果吗 transformer模型图,不知不觉Transformer已经逐步渗透到了各个领域,就其本身也产生了相当多的变体,如上图。本篇文章想大致按照这个图,选一些比较精彩的变体整理,话不多说直接开始。Transformer-XL论文标题:Transforme