二、在./models/common.py文件中增加Swin-transformer模块,官方已经增加 ### swin transformer ### class WindowAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.dim = dim self....
改完之后,运行就可以了!!! 二、YOLOv7中使用Swin Transformer训练完,运行test.py的时候出现:RuntimeError: shape '[8, 6, 8, 10, 8, 32]' is invalid for input of size 1032192 错误。 解决方案: 这里是由于输入图片大小为 640 导致的问题,而设置672或者224不会出现这个问题,但设置 448 还是会出现这...
Swin Transformer 的这些特性使其与广泛的视觉任务兼容,包括图像分类(ImageNet-1K 的 87.3 top-1 Acc)和 密集预测任务,例如 目标检测(COCO test dev 的 58.7 box AP 和 51.1 mask AP)和语义分割(ADE20K val 的 53.5 mIoU)。它的性能在 COCO 上以 +2.7 box AP 和 +2.6 mask AP 以及在 ADE20K 上 +3....
首先,基于Swin-Transformer改进的YOLOv7电力杆塔识别系统可以提高电力杆塔的识别和检测准确率。传统的YOLOv7算法在处理电力杆塔的复杂形状和多样性时存在一定的局限性,而Swin-Transformer通过引入跨窗口的注意力机制和局部特征的多尺度融合,能够更好地捕捉电力杆塔的细节信息,从而提高识别和检测的准确性。 其次,基于Swin-Tr...
当然Transformer最初是应用再NLP领域 ,但是随着Transformer模型的大火,自注意力机制有这么实用,人们在想是否Transformer也可以替代CNN卷积神经网络来进行CV的检测任务,或者更多的CV的下游任务。随着vision Transformer与SWIN Transformer 2篇论文的发布,让大家知道Transformer模型,不仅可以应用在NLP领域,也同样可以应用在CV领域,...
王建尧博士与AB大神在2022年七月初推出了最新力作 - YOLOv7,该算法在5FPS~160FPS范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测算法,像是基于 Transformer 的 SWIN-L-Cascade-Mask R-CNN、基于卷积的 ConvNeXt-XL,Cascade-Mask R-CNN、YOLO 系列的 YOLOv4, Scaled-YOLOv4, YOLOR, YOLOv5, YOLOX, PPYOL...
YOLOv7 arch Swin-Transformer support (higher accuracy but lower speed); RandomColorDistortion, RandomExpand, RandomCrop, RandomFlip; CIoU loss (DIoU, GIoU) and label smoothing (from YOLOv5 & YOLOv4); YOLOv7 Res2net + FPN supported; ...
在该工作中,研究者再设计了模型,同时针对label assignment这一块再设计了辅助head和lead head。实验结果显示,YOLOv7基于Transformer的检测器 SWIN-L Cascade-Mask R-CNN的速度和准确度分别高出 509% 和 2%,并且比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN速度提高 551%,准确率提高 0.7%。
YOLOv7 arch Swin-Transformer support (higher accuracy but lower speed); YOLOv7 arch Efficientnet + BiFPN; YOLOv5 style positive samples selection, new coordinates coding style; RandomColorDistortion, RandomExpand, RandomCrop, RandomFlip; CIoU loss (DIoU, GIoU) and label smoothing (from YOLOv5 ...
该repo 支持DETR等模型的ONNX导出，并且可以进行tensorrt推理。该repo提供了以下的工作：YOLOv4 contained with CSP-Darknet53; YOLOv7 arch with resnets backbone; GridMask augmentation from PP-YOLO included; Mosiac transform supported with a custom datasetmapper; YOLOv7 arch Swin-Transformer support (...