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...
【摘要】 @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接: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import jsonimport osimport shutilimport matplotlib.pyplot... @[toc] 在上...
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。
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...
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...
ViT(vision transformer)是Google在2020年提出的直接将transformer应用在图像分类的模型,后面很多的工作都是基于ViT进行改进的。 ViT的思路很简单:直接把图像分成固定大小的patchs,然后通过线性变换得到patch embedding,这就类比NLP的words和word embedding,由于transformer的输入就是a sequence of token embed...