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...
swin transformer v2的出发点在于探索计算视觉中的大规模模型,解决了大规模视觉训练和应用中的三个主要问题:(1)训练不稳定,(2)预训练和微调之间的分辨率差距;(3)hunger on labelled data;针对这些问题提出三种主要技术:(a)a residual-post-norm method with cosine attention用于提升训练稳定性;(b)A log-spaced ...
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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
Swin Transformer是一种通用的计算机视觉主干,在区域级目标检测、像素级语义分割和图像级图像分类等各种粒度识别任务中取得了优异的性能。Swin Transformer的主要思想是将几个重要的视觉先验引入到vanilla Transformer编码器中,包括层次、位置和平移不变性,这将两者的优点结合在一起:基本Transformer单元具有强大的建模...
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...
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-...
Switch Transformer，简化了 MoE 路由算法，设计了直观的改进模型，同时降低了通信和计算成本。Switch ...
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...