实战LSMW(06)

最新推荐文章于 2025-06-19 10:34:53 发布
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5、维护源字段

现在我们维护源字段，这些是用数据来更新的。

clip_image002

点击clip_image004继续。

clip_image006

点击clip_image008

clip_image010

定位箭头到clip_image012

clip_image014

点击clip_image016，会出现

clip_image018

现在我们需要来更新这些字段，这些字段就是你在录像时捕捉的那些。

在步骤1的录像中，我们已经下载了带有字段的这个文件。

让我们用EXCEL来打开它。

我们在前面已经把这个文件放在桌面上了，所以只需要双击这个文件即可。

clip_image020

双击后，该文件被打开。

clip_image022

这个文件我们先放在这。

还记不记得，如果你在导出这个文件时，如果没加上后缀名".xls"，则存到桌面的文件就是个无后缀名的文件。

clip_image024

如果遇到这种情况，也没关系，简单点的作法就是将文件改名为带".xls"后缀的。

还有种作法，稍麻烦点，但也是可行的。

打开EXCEL，选择文件->打开。

clip_image026

选择桌面（因为我们的文件存在桌面！）。

文件类型选择clip_image028

clip_image030

选择我们那个无后缀名的文件。

clip_image032

点击clip_image034

clip_image036

点击clip_image038

clip_image040

确认钩选Tab键clip_image042

点击clip_image038[1]

clip_image044

点击clip_image046就可以打开这个文件。

在J列中显示的所有字段就是需要作映射的。

现在我们去LSMW界面，从EXCEL中复制和粘贴所有的字段。

我们在EXCEL中复制J列中所有有内容的部分到一个空白文件中。

clip_image048

clip_image050

删除其中的无内容的空行。

clip_image052

复制这些字段到源结构的源字段中。

clip_image054

要想知道字段的长度，使用事务代码FK03找到我们刚才保存的这个供应商或者其它系统中已有的供应商。

我们想要知道字段NAME的长度。

clip_image056

定位箭头到字段clip_image058，按下键盘上的F1功能键或右击选择帮助（HELP）。

clip_image060

点击clip_image062看技术信息。

clip_image064

双击clip_image066

clip_image068

我们会看到这一行。

clip_image070

说明字段NAME1的长度是40，数据类型是字符型。

这样你就可以更新字段名，字段类型是C（字符型）还是N（数字型）以及字段的长度。

按个字段找出相应的信息来更新源结构的源字段。

clip_image072

更新完成所有的字段后，点击clip_image074继续。

clip_image076

系统会自动找出字段相应的描述。

点击clip_image078进行存盘。

点击clip_image080返回。

clip_image082

点击clip_image078[1]进行存盘。出现Data saved提示。

clip_image084

点击clip_image080[1]返回。

51-6 Vision Transformer ，ViT 论文精读
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01-09 1823
ViT取代了CNN，打通了CV和NLP之间的鸿沟，而且挖了一个更大的多模态的坑。ViT未来有可能真就是一个简洁、高效、通用的视觉骨干网络，而且可以完全不用任何标注信息。当拥有足够多的数据进行预训练的时候，ViT的表现就会超过CNN，突破transformer缺少归纳偏置的限制，可以在下游任务中获得较好的迁移效果。
论文阅读6——VIT：Vision Transformer（包括ViT代码复现）
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虽然Transformer架构已成为自然语言处理任务的事实标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉中，注意力要么与卷积网络结合应用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构。我们表明，这种对CNN的依赖是没有必要的，并且直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以在图像分类任务中表现得非常好。
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2.1 摘要部分及其翻译虽然 Transformer 架构已成为自然语言处理任务的事实标准，但它在计算机视觉领域的应用仍然相对有限。在视觉任务中，注意力机制通常是与卷积网络结合使用，或者用于替换卷积网络的部分组件，同时保持整体网络结构不变。我们展示了其实并不需要依赖 CNN，而是可以将纯 Transformer 直接应用于图像块（patch）序列，并在图像分类任务上取得非常好的表现。
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虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的事实上的标准，但它在计算机视觉上的应用仍然有限。在视觉方面，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。我们证明这种对cnn的依赖是不必要的，直接应用于图像pactch序列的纯变压器可以很好地完成图像分类任务。
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ViT是谷歌团队在2021年3月发表的一篇论文，论文全称是《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》一张图片分成16x16大小的区域：使用Transformer进行按比例的图像识别。ViT是VisonTransformer的缩写，通过将一张照片分割为不同的Patch输入到Transformer中进行有监督的训练，从而实现Transformer在CV领域的应用。接下来我们进行这篇论文的详细介绍。
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第一段先说，因为Transformer在NLP领域扩展的很好，越大的数据或者越大的模型最后的performance就会一直上升，没有饱和的现象，那自然而然会有一个问题就是如果我们把Transformer用到视觉里来，那是不是视觉的问题也能获得大幅度的提升？
【论文阅读】Vision Transformer
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在计算机视觉领域中，多数算法都是保持CNN整体结构不变，在CNN中增加attention模块或者使用attention模块替换CNN中的某些部分。有研究者提出，没有必要总是依赖于CNN。因此，作者提出ViT算法，仅仅使用Transformer结构也能够在图像分类任务中表现很好。受到NLP领域中Transformer成功应用的启发，ViT算法中尝试将标准的Transformer结构直接应用于图像，并对整个图像分类流程进行最少的修改。
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows论文精读
最新发布
07-09
### Swin Transformer 论文精读：Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Swin Transformer 是一种基于视觉的分层 Transformer 模型，其核心创新在于通过 **Shifted Window-based Self-Attention** 实现了线性计算复杂度，同时能够生成多尺度特征表示。这种方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的性能提升 [^2]。 #### 核心架构概述 Swin Transformer 的整体结构分为多个阶段（Stage），每个阶段包含多个 Swin Transformer Block。这些块使用 **窗口化自注意力机制** 和 **移位窗口策略** 来实现高效计算并捕捉长距离依赖关系。 - **分层特征提取** 类似于传统卷积神经网络（如 ResNet），Swin Transformer 采用分层设计来逐步降低空间分辨率并增加通道维度。这种设计允许模型从局部到全局地构建特征表示。 - **窗口划分与移位窗口机制** 在每个 Swin Transformer Block 中，输入特征图被划分为不重叠的窗口，并在这些窗口内执行自注意力计算。为了增强跨窗口的信息交互，在下一个 Block 中对窗口进行移位操作（Shifted Windows）。这种方式既减少了计算量，又保持了模型对全局信息的感知能力 [^1]。 ```python # 窗口划分伪代码示例 def window_partition(x, window_size): B, H, W, C = x.shape # 将图像划分为多个窗口 x = tf.reshape(x, shape=[B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C]) windows = tf.transpose(x, perm=[0, 1, 3, 2, 4, 5]) return tf.reshape(windows, shape=[-1, window_size, window_size, C]) # 移位窗口伪代码 def shifted_window_attention(x, window_size, shift_size): B, H, W, C = x.shape # 对特征图进行滚动操作以实现窗口移位 x = tf.roll(x, shift=(-shift_size, -shift_size), axis=(1, 2)) return window_partition(x, window_size) ``` #### 自注意力机制优化 传统的 Vision Transformer（ViT）在整个图像上应用自注意力机制，导致计算复杂度为 $O(n^2)$，其中 $n$ 是图像块的数量。而 Swin Transformer 通过将注意力限制在局部窗口内，将复杂度降低到 $O(n)$，使其适用于高分辨率图像处理 [^4]。 此外，移位窗口机制确保了相邻窗口之间的信息流动，从而避免了局部注意力带来的信息隔离问题。这种设计使得 Swin Transformer 能够在保持计算效率的同时实现全局建模能力。 #### 实验结果与性能优势 Swin Transformer 在多个视觉任务中表现出色： - **ImageNet 分类任务**：Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base 和 Swin-Large 四种变体均在 ImageNet-1K 上实现了优于其他 Transformer 主干网络的 Top-1 准确率。 - **COCO 目标检测**：在 COCO 数据集上，Swin Transformer 在 Faster R-CNN 框架下达到了 SOTA 性能，mAP 超过之前的最佳方法。 - **ADE20K 语义分割**：在 ADE20K 数据集上，Swin Transformer 作为编码器也取得了领先的 mIoU 指标 [^2]。 #### 消融实验分析 论文还进行了详细的消融研究，验证了以下几个关键组件的有效性： - **窗口大小的影响**：较大的窗口有助于捕捉更广泛的上下文，但会增加计算开销。 - **移位窗口的重要性**：实验证明，移位机制可以显著提升模型性能，尤其是在长距离依赖任务中。 - **不同层级的设计**：通过对比不同层级深度和通道配置，论文展示了如何平衡精度与效率 [^3]。 ---
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