Swin Transformer 实现图像分类完整代码,拿走即用,路径都是相对路径不用改,自带预训练权重和数据集,不懂可以交流,随随便便参加比赛项目,毕业设计等。
Swin Transformer 实现图像分类完整代码,拿走即用,路径都是相对路径不用改,自带预训练权重和数据集,不懂可以交流,随随便便参加比赛项目,毕业设计等。
深度学习基于SwinTransformer的验证码识别python源码+项目运行说明.zip 如果需要自己训练模型 1.重新生成数据集,运行captcha.py 2.预处理,运行preprocess.py,将把生成的数据集分为训练集、验证集、测试集,保存在...
本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,演示如何使用timm版本的Swin Transformer图像分类模型实现分类任务已经对验证集得分的统计,本文实现了多个GPU并行训练。 通过本文你和学到: ...
使用的数据集共有5种类别,使用Swin-T预训练模型进行训练。
Transformer实战-系列教程12:SwinTransformer 源码解读5(Mlp类/PatchMerging类/SwinTransformer模型参数)
Transformer实战-系列教程7:SwinTransformer 源码解读1
先说一下我们最后画出来的图是什么样子的。就是横坐标是迭代次数,纵坐标左边是每次Train的avg_loss(平均的loss)大小,右边是Test时每次的avg_acc@1(平均准确率)。修改五个地方。在util.py文件中修改一处:也就是...
Vit出现后虽然让大家看到了Transformer在视觉领域的潜力,但并不确定Transformer可以做掉所有视觉任务。Swin Transformer可以作为一个通用的骨干网络。面对的挑战:1、多尺度。2、高像素。移动窗口提高效率,并通过...
Transformer实战-系列教程10:SwinTransformer 源码解读3(SwinTransformerBlock类)
`Swin Transformer`(Liu et al., 2021) 是一种基于视觉Transformer的层次化模型。与之前的Vision Transformer相比,Swin Transformer采用了层次化构建方法,使用`不同倍数的下采样`来构建特征图,并在每个窗口内使用...
Transformer实战-系列教程11:SwinTransformer 源码解读4(WindowAttention类)
SwinTransformer可以看成是披着ResNet外壳的vision transformer,swin 就是两个关键词:patch + 多尺度。
Transformer实战-系列教程8:SwinTransformer 源码解读1(项目配置/SwinTransformer类)
Transformer实战-系列教程9:SwinTransformer 源码解读2(PatchEmbed类/BasicLayer类)
Swin-Transformer在图像分类中的优势是它拥有较强的泛化能力,它能够从输入图像中提取出较为复杂的特征,从而提高图像分类的准确性和准确率。此外,Swin-Transformer还能够在更短的时间内完成图像分类,从而提高系统...