中文核心:swin transformer 农作物病虫害识别 完整代码数据

本文档详细介绍了如何运用Swin Transformer模型进行农作物病虫害的深度学习识别。通过视频讲解和配套代码,读者可以学习到完整的识别流程,包括数据预处理、模型训练和评估等关键步骤。

视频讲解:中文核心:swin transformer 农作物病虫害识别_哔哩哔哩_bilibili

项目展示:

代码:

#各种包的加载
import os
import pandas as pd
from PIL import Image
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset
import torch.utils.checkpoint as checkpoint
from torchvision import transforms,models,utils
from torch import nn, einsum
import torch.nn.functional as F
from tqdm import tqdm
### 关于Swin Transformer代码实现 #### 类定义与初始化函数 为了构建一个完整的`SwinTransformer`模型,首先需要定义其类并设置好初始化参数。此过程涉及多个超参的选择,这些超参决定了网络的具体架构。 ```python import torch.nn as nn class SwinTransformer(nn.Module): def __init__(self, patch_size=4, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=96, depths=(2, 2, 6, 2), num_heads=(3, 6, 12, 24), window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.1, norm_layer=nn.LayerNorm, patch_norm=True, use_checkpoint=False, **kwargs): super(SwinTransformer, self).__init__() # 定义其他必要的层和属性... ``` 这段代码展示了如何通过继承PyTorch中的`nn.Module`来创建一个新的神经网络模块,并设置了默认值给各个重要的超参数[^2]。 #### 输入处理阶段 输入图像会被分割成固定大小的小块(patch),并通过线性嵌入映射到更高维度的空间中去。这一操作通常发生在最开始的地方,在这里不会展示具体代码片段,因为这一步骤较为常规且依赖具体的实现方式。 #### 主干网络:Swin Transformer Blocks 核心在于交替应用两种不同的多头自注意力机制(Multi-head Self Attention, MSA)——窗口内的MSA (Window-based Multi-Head Self-Attention, W-MSA) 和移位后的窗口内MSA (Shifted Window-based Multi-Head Self-Attention, SW-MSA)[^3]: - 当 `shift_size`=0 时,则采用标准形式即W-MSA; - 否则如果 `shift_size` 不为零,则执行带有偏移量的形式也就是SW-MSA; 这种设计允许局部区域之间建立更广泛的信息交互路径而不增加计算复杂度太多。 #### 下采样方法:Patch Merging 每当完成一层Stage之后就会紧接着进行一次降维操作(Patch Merging),它能够有效地减少空间分辨率的同时保持通道数量不变甚至加倍增长。该技术可以看作是一种特殊的池化(pooling)手段,用于逐步降低特征图尺寸从而聚焦于更重要的语义信息上。 #### 输出分类器 最后经过一系列复杂的转换后得到的一系列低频抽象表征将会被送入全连接层做最终预测任务之用。对于视觉识别问题而言就是指类别标签的概率分布向量。 ```python def forward(self, x): # 前向传播逻辑... return logits ``` 以上仅提供了一个高层次概述以及部分关键组件的设计思路,实际项目里还需要考虑更多细节比如正则项、激活函数选择等。
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