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Swin Transformer V1 总结

Swin Transformer V1 总结 **原始摘要 ** 本文介绍了一种名为 Swin Transformer 的新视觉 Transformer，它能够作为计算机视觉的通用主干。将 Transformer¹ 从语言适应到视觉的挑战来自两个领域之间的差异，例如视觉实体的规模变化很大，以及与文本中的单词相比，图像中像素的高分辨率。

使用动图深入解释微软的Swin Transformer

Swin Transformer（Liu et al。，2021）是一个基于Transformer的深度学习模型，在视觉任务中取得了最先进的性能。与VIT不同Swin Transformer更加高效并且有更高的精度。由于Swin Transformer的一些特性，现在许多视觉的模型体系结构中，Swin Transformers还是被用作模型的骨干。本文旨在使用

使用PyTorch复现ConvNext：从Resnet到ConvNext的完整步骤详解

  ConvNext论文提出了一种新的基于卷积的架构，不仅超越了基于 Transformer 的模型（如 Swin），而且可以随着数据量的增加而扩展！今天我们使用Pytorch来对其进行复现。下图显示了针对不同数据集/模型大小的 ConvNext 准确度。 作者首先采用众所周知的 ResNet 架构，并根据过去十年

ConvNeXt: 20年代的卷积网络

ConvNeXt: 20年代的卷积网络 作者：elfin   参考资料来源：ConvNeXt 目录摘要一、介绍二、ConvNet的现代化：路线图2.1 训练技术2.2 宏观设计2.3 ResNeXt化2.4 逆瓶颈2.5 大核2.6 微观设计三、在ImageNet上面进行评估3.1 设置3.2 结论四、其他下游任务 项目地址：https://gi

详解Swin Transformer核心实现，经典模型也能快速调优

2020年，基于自注意力机制的Vision Transformer将用于NLP领域的Transformer模型成功地应用到了CV领域的图像分类上，并在ImageNet数据集上得到88.55%的精度。 然而想要真正地将Transformer模型应用到整个CV领域，有两点问题需要解决。1、超高分辨率的图像所带来的计算量问题；2、CV领域任

SaveScreen V1.0更新，界面来了

先给你们看看属性，里面含有打包版。 接下来大家可以看看演示，详见下面的动图    本次更新了 界面（像右键菜单那样） 界面动画（淡入） 启动界面 截图路径区分（按时间，格式为“YYYYMMDD HHMMSS”） 下载 打包版 由于人在学校，没法登录GitHub或者网盘，所以打包版发不了，预计这个周末发 Python

A ConvNet for the 2020论文阅读笔记

ConvNeXt 摘要 文章介绍道，视觉识别的 "Roaring 20s"始于ViT的引入，其迅速取代了卷积网络成为了最先进的图像分类模型。但最基本的ViT模型仅是被设计用来进行图像分类，难以应用于其他任务。而Swin Transformer的出现使得Transformer可以作为通用的骨干网络。然后作者介绍道，这种效果主

Swin Transformer简述（图像分类篇)

文章是对博主视频讲解的一些总结。 博主链接：https://blog.csdn.net/qq_37541097?spm=1001.2014.3001.5509 原论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.14030 1.预言 Swin Transformer来自2021年，出自微软团队之手。就是牛，屠榜的存在。 2.分析 2.1 Patch Merging 2.2 W-MSA 目的

Swin-Transformer中MSA和W-MSA模块计算复杂度推导（非常详细，最新）

在Swin-Transformer一文中，有这样两个公式，分别为： 1. Transformer中提出的Multi-head Self-Attention模块（MSA） 2. Swin-Transformer中提出的Window Multi-head Self-Attention模块（W-MSA） 两者计算量即计算复杂度分别为： Ω

Swin Transformer实战目标检测：训练自己的数据集

课程链接：Swin Transformer实战目标检测：训练自己的数据集--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院 Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。 Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网，在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等

专访 Swin Transformer 作者胡瀚：面向计算机视觉中的「开放问题」 原创

文 | 刘冰一、Echo 编辑 | 极市平台 本文原创首发于极市平台，转载请获得授权并标明出处。 胡瀚，湖北潜江人，本博均毕业于清华大学自动化系，曾就职于百度研究院深度学习实验室，目前任职于微软亚洲研究院视觉计算组。近期他和团队的“ Swin Transformer：Hierarchical Vision Transfo

swin transformer 核心代码记录

目前更新部分包括swin的基本setting，基本模块，相对位置坐标理解和部分代码展示。 swin 包含了四种setting，依次是tiny，small， base 和 large。可以类比resnet。 Swin-b 主体部分网络结构 BasicLayer 结构展示 BasicLayer( (blocks): ModuleList( (0): SwinTransforme

swin_transfrom遇到的No module named ‘pycocotools‘解决办法

这个问题我试了各种安装方法都没有安装成功，最后仔细读了git源码 conda create -n openmmlab python=3.7 -y conda activate openmmlab conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch -y # install the latest mmcv pip install mmcv-full -f

Swin Transformer实战：使用 Swin Transformer实现图像分类。

Swin Transformer简介 目标检测刷到58.7 AP！ 实例分割刷到51.1 Mask AP！ 语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU！ 今年，微软亚洲研究院的Swin Transformer又开启了吊打CNN的模式，在速度和精度上都有很大的提高。这篇文章带你实现Swin Transformer图像分类。 资料汇总 论文: https://arx

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 论文中提出了一种新型的Transformer架构(Swin Transformer)，其利用滑动窗口和分层结构使得Swin Transformer成为了机器视觉领域新的Backbone，在图像分类、目标检测、语义分割等多种机器

ICCV2021 | Swin Transformer: 使用移位窗口的分层视觉Transformer

​  前言  本文解读的论文是ICCV2021中的最佳论文，在短短几个月内，google scholar上有388引用次数，github上有6.1k star。   本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。 ​ 论文: Swin Transforme

Swin Transformer

论文链接：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows Introduction 目前Transformer应用到图像领域主要有两大挑战： 视觉实体变化大，在不同场景下视觉Transformer性能未必很好 图像分辨率高，像素点多，Transformer基于全局自注意力的计算导致计算量较大

Swing Transform学习

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、Swing-Transform1.1 网络架构1.2 论文思路1.3 亮点和总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器

swin transformer 总结

1. 背景介绍 原名：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 获奖：2021 ICCV Best Paper 2.文章介绍 2.1概括 Swin Transformer 是一种新型的transformer，可以用作视觉和语言处理的统一模型 特性 - 引出了一种具有层级的特征表达方式（基于self-a

【深度学习 十】swin transformer：屠榜各大cv比赛

概要  Swin transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows，是微软2021.03.25公布的一篇利用transformer架构处理计算机视觉任务的论文。在图像分割，目标检测各个领域已经霸榜，让很多人看到了transformer完全替代卷积的可能。而且它的设计思想吸取了resnet

VIT和Swin Transformer

一 VIT模型 1 代码和模型基础 以timm包为代码基础，VIT模型以vit_base_patch16_224作为模型基础 2 模型结构 2.1 输入的图像 B ∗ 3 ∗

『论文笔记』Swin Transformer

https://zhuanlan.zhihu.com/p/361366090 目前transform的两个非常严峻的问题 受限于图像的矩阵性质，一个能表达信息的图片往往至少需要几百个像素点，而建模这种几百个长序列的数据恰恰是Transformer的天生缺陷； 目前的基于Transformer框架更多的是用来进行图像分类，对实例分割这

Linux系统搭建MMdetection(Swin-Transformer)环境

目录 开始安装 创建conda虚拟环境 安装pytorch(重要） 安装mmcv-full（极易出错） 下载MMDetection仓库 安装依赖 官方教程网址，点击get_started官方教程地址，获取最新安装方式 开始安装 创建conda虚拟环境 在控制台依次输入下列代码，创建名为open-mmlab的虚拟环境，并激活 conda cr

Swin-transformer训练自己的数据集，图像分类

官方swin-transformer目前只支持训练imageNet，其次加载预训练有点东西，想要训练自己的数据集需要稍微改改代码，为了方便使用，我将改好的上传到github，大家仅需要自己修改参数即可使用。github: https://github.com/sunanlin13174/Image-train-Swin-transformer 我的数据集是图案比较

Transformer再下一城！Swin-Unet：首个纯Transformer的医学图像分割网络

OpenCV学堂 今天   以下文章来源于集智书童 ，作者ChaucerG 集智书童 机器学习知识点总结、深度学习知识点总结以及相关垂直领域的跟进，比如CV，NLP等方面的知识。 Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/2105.0553