Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolutionarxiv.org/abs/2111.09883 相对于版本1.0来说进行了三个改进:1.将原本transformer block中的pre-norm操作替换为了post-norm操作,作者发现,将Swin Transformer模型从small size增大到large size后,网络深层的激活值会变得很大,与浅层特征的激活值有很大的gap。
论文题目:Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf 源代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 面临问题: 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。在很多方面达到了SOTA。
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...
YOLOv7 with Res2Net-v1d backbone, we found res2net-v1d have a better accuracy then darknet53; Added PPYOLOv2 PAN neck with SPP and dropblock; YOLOX arch added, now you can train YOLOX model (anchor free yolo) as well; DETR: transformer based detection model and onnx export supporte...
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); 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 ...
基于transformer的检测器SWINLCascade-MaskR-CNN 基于卷积的检测器ConvNeXtXL级联掩码R-CNN YOLOv7优于 YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR、可变形DETR、DINO-5scale-R50、ViT-Adapter-B和许多其他物体检测器的速度和精度。 训练方面:作者只在COCO数据集上从0开始训练YOLOv7,而不使用任何其他数据集或预先...
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 (...
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; ...
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。