由于我们是Windows操作系统,并且按照我们上面数据集来看,我们是二分类,所以我们需要修改一些参数配置。 4.1 修改config.py _C.DATA.DATA_PATH = 'dataset' # Dataset name _C.DATA.DATASET = 'imagenet' # Model name _C.MODEL.NAME = 'swin_tiny_patch4_window7_224' # Checkpoint to resume, could be ...
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。 基于Swin-Transformer 分类网络和寒武纪 MLU370 MagicMind 平台,您可以读取本地图像数据作为输入,对图像进行...
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...
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。 论文名称:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows原论文地址:https://arxiv.org/abs/...
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...
【摘要】 @[toc] 摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,演示如何使用timm版本的Swin Transformer图像分类模型实现分类任务已经对验证集得分的统计,本文实现了多个GPU并行训练。通过本文你和学到:1、如何从timm调用模型、loss和Mixup?2、如何制作ImageNet数据集?3、如何使用Cutout数据...
Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇(一):https://developer.aliyun.com/article/1410617 Shifted Window Attention 前面的Window Attention是在每个窗口下计算注意力的,为了更好的和其他window进行信息交互Swin Transformer不引入了shifted window操作。
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...
项目数据集为NUS-WIDE-SCENE的子集，用于图像分类，包含36个标签。标签包括：airport, beach, bridge, buildings, castle, cityscape, clouds, frost等。项目从数据集准备开始，包括数据集下载、解压缩。数据集格式为：图像文件名在第一列，其后36列分别为各标签，值为1表示存在，为0表示不存在。在模型...