小白学习Swin-Transformer

最新推荐文章于 2024-07-23 17:29:42 发布
转载 最新推荐文章于 2024-07-23 17:29:42 发布 · 151 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://t.csdn.cn/9zBRh
文章标签：

#学习

该博客围绕小白学习Swin-Transformer展开，虽具体内容需点击链接查看，但核心是关于Swin-Transformer的学习，这是信息技术领域人工神经网络与计算方面的内容。
逐步理解Swin-Transformer源码
weixin_42638415的博客
11-08 1806
逐步解释Swin-Transformer源码 这一行没什么好说的，就是设置参数值，并读取yaml里的模型参数。 是否采用混合精度训练，混合精度训练可以给合适的参数设置合适的位数，而不是全部为float32 分布式训练。 这一段就是什么梯度累加，学习率缩放等一些优化策略。跳到main函数中 数据预处理，logger写日志的模块，暂时不用管。 跳到构建模型中，详细讲解这一部分。 再跳到SwinTransformer中，再看模型的构建代码时，先整体看一下整体一个架构
Swin-Transformer:这是“变形金刚”的官方实现
05-10
变形金刚 作者：*，*，*，*，，，和。 此回购协议是的正式实现。 当前，它包含用于以下任务的代码和模型： 图像分类：包含在此仓库中。 有关快速，请参见 。 对象检测和实例分割：有关对象检测，请参见 。 语义分割：有关语义分割的信息，请参见 。 更新 2021年4月12日 初始提交： 提供了ImageNet-1K（ ， ， ）和ImageNet-22K（ ， ）上。 提供了用于ImageNet-1K图像分类，COCO对象检测和ADE20K语义分割的受支持代码和模型。 在分支提供了用于的cuda内核实现。 介绍 欧亚变压器（名称Swin代表对于s hifted赢得DOW）最初描述 ，其干练作为一个通用的骨干，为计算机视觉。 它基本上是一个分层的Transformer，其表示是通过移动窗口来计算的。 通过将自注意计算限制为不重叠的局部窗口，同时允许跨窗口连接，移位的窗
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ODConv，全维度动态卷积通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力,涨点神器！！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
10-17 2863
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ODConv，全维度动态卷积通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力,涨点神器！！！
YOLOV5 改进实战项目【更换backbone为Swin-Transformer】：农场乌鸡目标检测数据集
03-21
基于YOLOV5【更换backbone为Swin-Transformer】对农场乌鸡目标检测数据集的目标检测实战项目，包含代码、数据集、训练好的权重参数，经测试，代码可以直接使用 【数据集介绍】乌鸡图像数据，1类别：乌鸡 训练集datasets-images-train：400张图片和400个标签txt文件组成 测试集datasets-images-val：100张图片和100个标签txt文件组成 【yolov5】项目总大小：213MB 项目迭代了100个epoch，在runs目录下保存了训练结果，训练最好的精度map0.5=0.84，map0.5:0.95=0.42。训练过程中会生成验证集的混淆矩阵，PR曲线、F1曲线等等runs/detect目录下保存了网络推理训练集的全部结果，推理效果很好 更多yolov5改进介绍、或者如何训练，请参考： https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12605353.html
基础论文学习（3）——SwinTransformer
ZhengrongYue的博客
08-21 1001
基础论文学习（3）——SwinTransformer
精选资源
基于Swin-Transformer和Unet 分割项目、自适应多尺度训练、多类别分割、迁移学习：遥感道路二值分割项目
03-27
基于Swin-Transformer和Unet 项目、自适应多尺度训练、多类别分割、迁移学习：遥感道路二值分割项目 项目介绍：总大小431MB 本项目数据集：感道路二值分割项目 网络仅仅训练了300个epochs，全局像素点的准确度达到...
精选资源
基于Swin-Transformer改进-YOLOv7电力杆塔识别系统
06-30
【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 本研究的意义主要体现在以下几个方面： 首先，基于Swin-Transformer...
精选资源
Swin-Transformer 迁移学习对数据集花的分类
12-14
内容概要：基于迁移学习的Swin-Transformer 对花数据集的分类网络，自定义数据集的使用只需要将数据集按照README文件摆放好即可以自动训练，train和predict的参数均不用更改，代码会自动计算图像分类的个数。...
精选资源
基于Swin-Transformer和Unet 自适应多尺度训练、多类别分割、迁移学习：医学图像子宫颈细胞核分割
04-25
基于Swin-Transformer和Unet 项目、自适应多尺度训练、多类别分割、迁移学习：子宫颈细胞核分割（2类别分割） 项目介绍：总大小200MB 网络仅仅训练了50个epochs，全局像素点的准确度达到0.92，miou为0.767。训练...
swin-transformer从源码理解
u014496102的博客
03-20 296
将patch_merge中输入x：[4, 3, 224, 224]，中间x：[4, 48，3136]，输出x：[4, 56, 56, 48]，其中48=3*4*4，输入输出之间的元素没有变换，只是组织结构变了，线性变换之后进行了升维，输出x：[4, 56, 56, 96]attention_block中输入为[4, 56, 56, 96]，输出为[4, 56, 56, 96]，输入输出一样，在进行计算的时候用到了Q,K,V三个矩阵，它们由输入x，进行线性变换得到。它们大小一致，在训练过程中，进行优化。
YOLOv8最新改进系列：YOLOV8主干改进-华为诺亚提出全新骨干架构VanillaNet，YOLOv8融合深度学习极简主义的力量，大力提升模型鲁棒性！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-15 3115
YOLOv8最新改进系列：YOLOV8主干改进-华为诺亚提出全新骨干架构VanillaNet，YOLOv8融合深度学习极简主义的力量，大力提升模型鲁棒性！！ [详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽 源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！](https://space.bilibili.com/432570190/video)
Swin-transformer详解
一璐有你的专栏
03-20 8559
这篇论文提出了一个新的 Vision Transformer 叫做 Swin Transformer，它可以被用来作为一个计算机视觉领域一个通用的骨干网络.但是直接把Transformer从 NLP 用到 Vision 是有一些挑战的，这个挑战主要来自于两个方面一个就是尺度上的问题。因为比如说现在有一张街景的图片，里面有很多车和行人，里面的物体都大大小小，那这时候代表同样一个语义的词，比如说行人或者汽车就有非常不同的尺寸，这种现象在 NLP 中就没有。
Transformer之Swin-Transformer结构解读
最新发布
Soonki的博客
07-23 1028
很多人说，Swin-Transformer就是另一种Convolution，但是解释得真就是一坨shit，这里我郑重解释一下，这是为什么？首先，Convolution是什么？Convolution是一种矩形区域内参数共享的Linear这么说可能不好理解，那么我们上代码上述代码通过了使用输入数据的维度变换，实现了利用nn.Linear来进行nn.Conv2d的过程，当然，nn.Conv1d甚至nn.Conv3d等也是同样操作。这里我们先记住，后面我们详细解释。
Swin-Transformer 实战代码与讲解（快速上手）
m0_57099194的博客
04-02 7653
Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章，并且已经获得ICCV 2021 best paper的荣誉称号。它可以作为计算机视觉的通用backbone，并且在很多视觉底层任务中取得了Sota的水准。
SwinTransformer搭建及一些问题
weixin_43904584的博客
07-24 2931
SwinTransformer
Swin-Transformer详解
热门推荐
hellozhxy的博客
10-19 1万+
Swin-Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章，并且已经获得的荣誉称号。虽然在图像分类方面的结果令人鼓舞，但是由于其低分辨率特性映射和复杂度随图像大小的二次增长，其结构不适合作为密集视觉任务或高分辨率输入图像的通过骨干网路。为了最佳的精度和速度的权衡，提出了Swin-Transformer结构。论文名称原论文地址官方开源代码地址Pytorch实现代码Tensorflow2实现代码如下图所示为：Swin-Transformer与ViT的对比结构。采样方式。
YOLOv5改进系列(三) 本文(7万字) | 更换主干backbone | MobileNetV3 | ShuffleNetV2 | EfficientNetv2 | GhostNet | 等 |
专注于人工智能学习，总结
12-29 4516
《人工智能专栏》 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程MobileNetV3，是谷歌在2019年3月21日提出的轻量化网络架构，在前两个版本的基础上，加入神经网络架构搜索（NAS）和h-swish激活函数，并引入SE通道注意力机制，性能和速度都表现优异，受到学术界和工业界的追捧。引用大佬的描述：MobileNet V3 = MobileNet v2 + SE结构 + hard
YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
07-22 4849
YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！
Swin-Transformer深度学习模型源码压缩包
从标签 "Transformer 深度学习 Swin-Transformer 注意力机制 Python" 可以看出，这个压缩包涉及到的领域包括深度学习、Transformer模型、Swin-Transformer的实现以及注意力机制，同时也体现了编程语言Python在这一...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值