使用Hugging Face的Swin Transformer编码器进行以下自定义数据集的微调。换句话说,我使用预训练的Swin Transformer大型模型作为编码器,并实现和训练我的自定义解码器,以构建用于我的数据集的语义分割的完整系统。 从Hugging Face加载的Swin Transformer V2 1、导入所需要的包 from PIL import Image from torchinfo import...
作者为4种配置的Swin Transformer V2保持原始Swin Transformer的阶段、块和通道设置: C表示第一阶段中隐藏层的通道数。 作者进一步将Swin Transformer V2扩展到huge尺寸和giant尺寸,分别具有6.58亿个参数和30亿个参数: 对于SwinV2-H和SwinV2-G,作者进一步在主分支上每隔6层引入一个层归一化单元。 4.实验 4.1. Scal...
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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...
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...
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通过扩展模型容量和分辨率,Swin Transformer v2.0 在四个具有代表性的基准上均刷新了纪录,证明了视觉大模型在广泛视觉任务中的优势:在 ImageNet-V2 图像分类任务上 top-1 准确率为84.0%;在 COCO 物体检测任务上为63.1/54.4 box/mask mAP;在 ADE20K 语义分割上为59.9 mIoU;在 Kinetics-400 视频动作分类的 top-...
Swin V2在模型设置上扩展了不同规模的模型，并采取了显存优化策略，例如使用更大的数据集和自监督预训练方法。实验结果显示出SwinV2在多个任务中的卓越性能，尤其是SwinV2-G在90.17%的ImageNet-1K上达到里程碑式突破。通过这些改进，Swin V2在视觉大模型领域开辟了新的道路，预示着Transformer在视觉任务...
继Swin Transformer之后，微软在去年11月份发布了Swin Transformer V2，提供了一个更大的模型容量和更高的分辨率解决方案。SwinV2-G模型参数量高达30亿，图像分辨率达到1536x1536。在多个任务上，基于SwinV2-G的模型达到了顶尖水平：在ImageNet V2上取得84.0%的top1准确度，在COCO数据集上的box/mask mAP...
Transformer 及其派生体已在文本、视觉和语音识别任务上实现了最先进的性能。然而,关于训练能够评估其他模型输出质量的 Transformer 的工作却很少。本文探讨了基于SwinV2的奖励模型,称为输入-输出 Transformer (IO Transformer)和输出 Transformer 。 这些奖励模型可用于推理质量评估、数据分类和策略优化等任务。作者的实验表...