SwinTransformer 是微软亚洲研究院在2021年提出的适用于CV领域的一种基于Tranformer的backbone结构。 它是Shift Window Transformer的缩写,主要创新点如下。 1,分Window进行Transformer计算,将自注意力计算量从输入尺寸的平方量级降低为线性量级。 2,使用Shift Window 即窗格偏移技术 来 融合不同窗格之间的信息。(SW-MSA...
一、Vision Transformer参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer二、Swin-Transformer同上,参考我的另一篇博文: 神洛:李沐论文精读系列二:Vision Transfor…
SwinTransformer 是微软亚洲研究院在2021年提出的适用于CV领域的一种基于Tranformer的backbone结构。 它是Shift Window Transformer 的缩写,主要创新点如下。 1,分Window进行Transformer计算,将自注意力计算量从输入尺寸的平方量级降低为线性量级。 2,使用Shift Window 即窗格偏移技术 来 融合不同窗格之间的信息。(SW-...
target_folder='./imagenet/val/'val_dict={}withopen('./imagenet/val/val_annotations.txt','r')asf:forlineinf.readlines():split_line=line.split('\t')val_dict[split_line[0]]=split_line[1]# print(val_dict)# print(val_dict.keys())paths=glob.glob('E:\\workspace\\Swin-Transformer\\...
项目: # 利用Swin-Unet(Swin Transformer Unet)实现对文档图片里表格结构的识别 ## 实现功能 - [x] 识别表格中的线条 - [ ] 结果转为excel ## 下载weights模型文件 见github 将模型文件放到model目录下 ## 训练(tensorflow2.5版本训练) 见本项目中的train.py ...
图像分类网络：ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV2 Vision Transformer (ViT)ViT模型通过引入Transformer架构在视觉领域展现了其巨大的潜力，有效提升多种任务的性能。然而，ViT的模型参数量巨大（例如，ViT Large Patch16的权重接近1GB），这使得在移动端部署变得困难。为...
SwinIR是一种先进的在线图像高清修复工具,能够帮助我们对模糊照片进行高清处理或是对图片图片进行无损放大。基于Swin Transformer架构,专门设计用于从低质量或降质的图像中恢复出高质量、高分辨率的图像。
| Swin Transformer 是一种视觉 Transformer 模型,它是一种用于图像分类、对象检测和语义分割等计算机视觉任务的强大模型。由于VIT模型使用的全局注意力机制,无法把此模型应用到分辨率比较大的图片尺寸上,由于全局注意力机制在使用大尺寸图片时,其计算复杂度将会称指数增加,而Swin transformer 模型采用窗口注意力机制的方式...
Swin Transformer原理 | Swin Transformer是一种基于Transformer结构的深度学习模型,它被广泛应用于计算机视觉任务中,如图像分类、目标检测和图像分割等。其中,窗口分割就是一种图像分割方法,它的原理是将图像分成若干个大小相等的窗口,然后对每个窗口进行分割,最后将所有窗口的分割结果拼接起来得到整张图像的分割结果。窗口...
Swin transformer的创新点 | swin transformer模型在继承注意力机制的基础上,结合了CNN卷积神经网络的优点,对特征图进行了4倍,8倍,16倍的下采样(下图左上),这样就可以大大增加实例分割与对象检测的精确度。 但是vision transformer模型一直采用的是16倍的下采样。这样特征图也维持16倍的下采样,针对实例分割任务,精度...