继Swin Transformer之后,微软在去年11月份发布了Swin Transformer V2,目前模型的实现以及预训练模型已经开源。Swin Transformer V2的核心是将模型扩展到更大的容量和分辨率,其中最大的模型SwinV2-G参数量达到了30亿,在物体检测任务上图像分辨率达到1536x1536,基于SwinV2-G的模型也在4个任务上达到了SOTA:在图像分类数据...
from timm.models.swin_transformer_v2 import swinv2_tiny_window8_256 torch.backends.cudnn.benchmark = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from ema importEMA 设置全局参数 设置学习率、BatchSize、epoch等参数,判断环境中是否存在GPU,如果没有则使用CPU。建议使用GPU,CPU太慢了。 if __...
SwinV2输出Transformer:这个版本依赖于原始的SwinV2 Backbone 网络,通过最小的架构更改进行训练。在简单的二分类任务上进行微调时,它具有轻量和高效的特点。 自定义层SwinV2输出 Transformer :此增强版在SwinV2 Backbone 网络的末端引入了额外的层,包括自注意力层和MLP层,以从输出数据中提取更细的特征。 每一版本的...
通过这些技术,本文成功地训练了一个30亿参数的Swin Transformer V2模型,这是迄今为止最大的稠密视觉模型,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。它在ImageNet-V2图像分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割和Kinetics-400视频动作分类等4项具有代表性的视觉任务上创造了新的性能记录。还要注意的是,我们的训练...
Swin V2的核心在于扩大模型容量和分辨率，SwinV2-G的最大参数量达到30亿，支持1536x1536的物体检测任务。在多项任务上，SwinV2-G表现出色，包括ImageNet V2的84.0% top1精度，COCO的63.1/54.4 box/mask mAP，以及ADE20K的59.9 mIoU和Kinetics-400的86.8%视频分类精度。然而，模型扩展带来挑战：...
在本文中,作者提出了将Swin Transformer缩放到30亿个参数的技术,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。通过扩大容量和分辨率,Swin Transformer在四个具有代表性的视觉基准上创造了新的记录:ImageNet-V2图像分类的84.0%top-1准确度,COCO目标检测上的63.1/54.4box / mask mAP,ADE20K语义分割的59.9 mIoU,...
we propose the Swinv2-Imagen, a novel text-to-image diffusion model based on a Hierarchical Visual Transformer and a Scene Graph incorporating a semantic layout. In the proposed model, the feature vectors of entities and relationships are extracted and involved in the diffusion model, effectively ...
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swin transformer v2训练细节GPU swin transformer训练自己的数据,Swin-Transformer训练自己的数据集前言一、虚拟环境搭建1.下载代码2.相关库安装3.环境测试二、制作自己的数据集1.样本准备2.调试代码总结前言Swin-Transformer精度较高,但其对显卡要求同样较高,我的是RTX
SwinV2-G采用两阶段预训练策略，首先基于SimMIM在扩展后的ImageNet-22K数据集上进行自监督训练，然后在有监督模式下进行额外训练。在图像分类任务中，SwinV2-G在ImageNet-1K上达到90.17%，成为继谷歌之后首个超过90%的模型。在COCO数据集上，基于SwinV2-G的模型实现了63.1/54.4的box/mask mAP，在...