与传统的Transformer相比,Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制,实现了更高效的计算和更好的适用性于图像识别、目标检测和语义分割等任务 1. 层次化特征表示 Swin Transformer通过构建层次化的特征表示,使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同层次的视觉信息,这对于处理图像中的多尺度对象至关重要 2. 移动窗口的注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力机制,Swin Transformer采用了局部窗口内的自注意力计算。通过这种方式,它显著降低了计算复杂度,并且通过窗口间的移动操作保持了全局上下文的连续性 3.动态调整的窗口 Swin Transformer设计了一种机制来动态调整注意力窗口的大小,这种灵活性允许模型根据不同层次的特征和任务需求调整其感受野,从而更有效地处理图像信息 4. 跨窗口连接 为了解决局部窗口限制内的信息孤岛问题,Swin Transformer引入了跨窗口的连接方式,通过这种方式可以在不增加计算负担的情况下,有效地整合全局信息
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Colab配置SwinTransformer环境. Colab系统: Ubuntu 18.04.6 LTS;CUDA 11.2。 预安装cuda10.2;安装apex失败;why:cuda版本不一致;solution:将Colab的cuda降级到10.2。
2023-03-28 14:22:16 721KB SwinTransformer apex cuda11.2 cuda10.2
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Swin Transformer v2解决了大型视觉模型训练和应用中的三个主要问题,包括训练不稳定性、预训练和微调之间的分辨率差距以及对标记数据的渴望。 链接:https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/127168900
2022-10-12 17:06:57 938.96MB SwinTransformer
该代码采用多线程技术、swin transformer检测算法对图片或者视频进行人脸识别,并通过pyqt5进行界面设计,使其更加方便。
2022-06-24 12:05:20 494.97MB pyqt5 swintransformer python
SwinIR源代码:https://github.com/JingyunLiang/SwinIR 可以进行图像超分,图像去噪等,根据源代码自定义实现的训练和测试代码,并有关键注释。敲代码不易,希望能不吝支持,代码训练存在问题或经济有限可以私聊我。
2022-01-27 18:03:55 28KB SwinIR 图像恢复 SwinTransformer