Swin-T图像论文复现

最新推荐文章于 2025-05-19 16:48:32 发布
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目录

概述

Swin Transformer模型原理

1. Swin Transformer模型框架

2. W-MSA详解

3. SW-MSA详解

环境配置

安装必要的Python依赖：

数据准备

部分核心代码

训练过程

测试和评估

混淆矩阵

参考论文：

本文所有资源均可在该地址处获取。

概述

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）一直是构建模型的主流选择。自从AlexNet在ImageNet竞赛中取得了突破性的成绩后，CNN的结构不断演进，变得更庞大、更深入、更多样化。与此同时，自然语言处理领域的网络架构发展则呈现不同的轨迹，目前最流行的是Transformer模型。这种模型专为处理序列数据和转换任务而设计，以其能够捕捉数据中的长距离依赖关系而著称。Transformer在语言处理方面的显著成就激发了研究者探索其在计算机视觉领域的应用潜力，近期的研究表明，它在图像分类、目标检测、图像分割等任务上已经取得了令人鼓舞的成果。
实验得到该模型在图像分类、图像检测、目标检测有很好的效果。
 

Image Name


上表列出了从 224^2 到 384^2 不同输入图像大小的 Swin Transformer 的性能。通常，输入分辨率

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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、窗口如何移动划分的？二、为什么要这么划分？三、 划分之后的窗口比原来更多了，计算不会更麻烦吗？总结 前言 众所周知，Swin Transformer是计算机视觉的通用backbone，而论文的关键是作者提出了一种基于滑动窗口的自注意力机制（SW-MSA），窗口是如何划分的？为什么要这么去划分呢？划分之后的窗口比原来更多了，计算不会更麻烦吗？ 一、窗口如何移动划分的？ 将一张图用下图一样的窗口进行切分，就会切分成上图左.
【初探Swin-transformer】复现swin-t
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源码：git clonehttps://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 论文： 参考：基于win10复现swin-transformer图像分类源码_可可爱爱小Tensor的博客-优快云博客 环境：windows server 2019 +cuda10.2 1.安装环境 这地方简直是大坑，在以为走过所有坑之后总有新坑在等你。来来回回折腾三四天，属实难受。 坑1：运行报错 RuntimeError("No rendezvous handle.
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文章目录一、背景二、动机三、方法四、效果 代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 一、背景 Transformer 最开始是在 NLP 中使用较多，因为其 self-attention 组件能够对 Long-range 的信息进行建模，近期有很多人开始将 Transformer 应用到计算机视觉中，作为一个类似于 CNN 的特征提取器。 二、动机 NLP 到 CV ，主要有两个问题： 视觉场景中，目标大小不同 视觉场景中，图像的分辨率远远大于句子.
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定义窗口注意力机制，与普通的注意力机制不同，其是在各个窗口中执行注意力机制。从中可以看到，其创新点主要是将图片进行拆分作为序列数据带入。差不多，主要实现的是一个下采样的算法过程；相同位置的像素绑定到一起构成一张新的。模型定义完毕后，初始化模型并开始训练。由于层之间重复性出现，可以定义一个。中，这里先实现拆分图片类。进行操作时我们定义三个类。定义一个多头注意力机制类。的数据，导入数据如下。导入数据，这里同样用。
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github地址：https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/ 记录一下模型，方便查阅 """ Swin Transformer A PyTorch impl of : `Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows` - https://arxiv.org/pdf/2103.14030 Code/weights from https://git
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