与之前最先进的基于 Transformer 的架构(即 DeiT [60])相比,Swin Transformers 明显优于具有相似复杂性的对应 DeiT 架构:Swin-T (81.3%) 比 DeiT-S (79.8%) + 1.5% ) 使用 2242 输入,Swin-B (83.3%/84.2%) 使用224^{2}/384^{2}输入,分别超过 DeiT-B (81.8%/83.1%) +1.5%/1.1%。 与最先进的 ...
与之前最先进的基于 Transformer 的架构(即 DeiT [60])相比,Swin Transformers 明显优于具有相似复杂性的对应 DeiT 架构:Swin-T (81.3%) 比 DeiT-S (79.8%) + 1.5% ) 使用 2242 输入,Swin-B (83.3%/84.2%) 使用 输入,分别超过 DeiT-B (81.8%/83.1%) +1.5%/1.1%。 与最先进的 ConvNets,即 RegNet...
定义Swin Transformer 网络结构:根据 Swin Transformer 的论文或官方实现代码,定义 Swin Transformer 网络结构的层定义。 修改YOLOv8 模型定义:在 YOLOv8 模型定义中,将原始的主干网络替换为 Swin Transformer 网络结构。 调整超参数:由于 Swin Transformer 的参数量和结构与原始主干网络不同,可能需要调整 YOLOv8 模型中...
具体而言,在没有任何额外训练数据或标签的情况下,它在ImageNet-1K上实现了85.4%的Top-1准确率,在COCO检测任务上实现了53.9个框AP和46.4个掩码AP,在ADE20K语义分割任务上达到了52.2mIOU,在类似的FLOP设置下分别超过了以前最先进的Swin Transformer主干网+1.2、+2.0、+1.4和+2.0。通过在较大的数据集ImageNet-21K上...
Swin Transformer是一种基于Transformer的层次化视觉模型,它通过引入移动窗口的机制,有效降低了计算复杂度,同时保持了全局信息的整合能力。这种设计使得Swin Transformer在处理大尺寸图像时更为高效。 本博客所做的工作是基于YOLOv8算法构建一个交通信号标志识别软件,呈现系统界面的效果,深入讲解其算法原理,提供代码实现,并分...
Swin Transformer是 一种基于Transformer的图像识别模型,通过引入了层次化的Transformer结构,以小的窗口进行局部自注意力计算,有效减少了计算资源的消耗。Swin Transformer在植物病害识别上的应用,展示了其在处理高分辨率农业图像时的高效性和准确性。 随着研究的深入,大量专门针对植物叶片病害的数据集被开发和公开,这些数据...
Swin Transformer是一种基于Transformer[2]的新型网络架构,它将图像分割为多个小块并在这些块上应用自注意力机制,能够更有效地捕捉图像中的局部细节和全局上下文信息。Swin Transformer在行人和车辆检测任务中表现出色,尤其是在处理遮挡和复杂场景时的性能优于传统CNN模型。
Swin Transformer 中的窗口划分机制导致中间特征出现明显的阻塞伪影,表明基于窗口的自注意力方法中的移动窗口机制在构建跨窗口连接时效率不高。 通过增强窗口间的信息交互,可以显著减少中间特征中的阻塞伪影,从而改善图像的重建质量。 通过整合不同注意力机制,激活了更多的输入像素 ...
Liu等人[38]重构了ResNet架构及其训练流程,以跟上Swin Transformer[37]的步伐。其中一项改进是增加了卷积的核大小。然而,从经验上看,这种方法在核大小为时便饱和了,这意味着进一步增大核大小无济于事,甚至在某些时候开始恶化性能。虽然单纯地将大小增加到超过并无益处,但Ding等人[11]已经表明,如果内核构建得更好,...
EfficientDet通过优化模型尺度与效率,提供了一种高效的目标检测框架。Swin Transformer利用可调整的窗口机制,将Transformer的强大能力引入到了密集预测任务中,显著提高了处理图像的效率和效果。ConvNeXt则是基于Transformer设计理念改进的卷积神经网络,它在保留CNN高效性的同时,融合了Transformer的优点,提升了模型的性能。