SWIN 第11页

理解CV中的transformer系列（Swin，VIT，DTER）

_idol24的博客-CSDN博客2、理解VIT与Swin的关系和区别https://www.jianshu.com/p/eb199b0

目睹闰土刺猹的瓜·2022-10-18 14:07

Transform：Attention--VIT--Swin_T

目录reference：建议看李沐大神b站视频1、attention点积式的attention机制多头注意力机制2、transform模型里面怎么使用注意力机制编码器的输入的注意力解码器的注意力解码器的另一个注意力3、feedforward4、embedding5、positionalencoding6、Normreference：建议看李沐大神b站视频1、attention点积式的attenti

少司、·2022-10-18 14:36

Swin Transformer论文学习笔记

《SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》使用移动窗口的层级式视觉Transformer文章目录前言模型方法移动窗口整体架构提升移动窗口计算效率方法参考前言存在的问题：Transformer模型从NLP领域移植到CV领域需要考虑的两个最具挑战性的问题是：1、一幅图像内通常包含多种尺度的实体，然而在NLP中却缺

一云烟雨·2022-10-18 14:06

李沐论文精读系列二：Vision Transformer、MAE、MoCo、Swin-Transformer（持续更新）

文章目录一、VisionTransformer论文精读1.1引言1.1.1前言1.1.2摘要1.1.3引言1.2相关工作1.3ViT1.3.1整体结构1.3.2Embedding层结构详解1.3.3TransformerEncoder详解1.3.4MLPHead和`ViT-B/16`模型结构图1.3.5归纳偏置1.3.6Hybrid混合模型试验1.3.7更大尺寸上的微调1.4实验部分1.4.1Vi

神洛华·2022-10-18 14:35

CV学习——day32 读论文：顶会ICCV · 会议CV——2021 Swin Transformer

会议CV——（2021ICCV）SwinTransformer：HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows请对照论文观看笔记chap11）现有问题：2）创新点：chap2Method1）SwinTransformer架构的概述（a）2）SwinTransformerblock（b）chap3基于移动窗口的self-attention1）非重叠窗

想太多!·2022-10-11 14:15

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

动机：为啥挑这篇文章，因为效果炸裂，各种改款把各种数据集霸榜了：语义分割/分类/目标检测，前10都有它SwinTransformer,thatcapablyservesasageneral-purposebackboneforcomputervision.【CC】接着VIT那篇论文挖的坑，transfomer能否做为CV领域的backbone，VIT里面只做了分类的尝试，留了检测/语义分割的坑，这

64318@461·2022-10-10 07:35

论文精读：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

Abstract本文提出了一种新的visionTransformer，称为SwinTransformer，它能够作为计算机视觉的通用骨干网络。从语言到视觉的挑战来自于这两个领域之间的差异，比如视觉实体规模的变化很大，以及图像中像素比文本中单词的高分辨率。为了解决这些差异，我们提出了一个分层Transformer，其表示是由Shiftedwindows计算的。Shiftedwindows方案将自注意

樱花的浪漫·2022-10-10 07:08

swin transformer、yolov5和deepsort的环境配置

目录一、软件安装1、VS20192、Anaconda3、Pycharm4、CUDAv10.2二、依赖库安装三、swintransformer中需要本地编译的依赖库1、mmcv2、mmdet3、apex四、swintransformer训练参数修改五、YOLOv5训练参数修改1、修改data/coco128.yaml的种类数目nc和名称names以及对应的数据集的目录2、修改models/yolov

﹏荒度余生€·2022-10-10 07:56

Swin Transformer详解: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

这篇文章结合了CNN的归纳偏置，基于局部窗口做注意力，并且逐步融合到深层transformer层中构建表征，来达到扩大感受野，并且极大降低了计算量。是一个特征提取的主干网络，backbone。构建了一种分层特征提取的方式，不断减小“featuremap”的大小（token的数量），构造层次的特征映射。关键部分是提出了Shiftwindow移动窗口（W-MSA、SW-MSA），改进了ViT中忽略局部

暖风️·2022-10-10 07:51

粗读DS-TransUNet: Dual Swin Transformer U-Net for Medical Image Segmentation

本文的用了双胞胎网络，通过不同的patch_size，关注不同尺寸的信息，然后利用TIF模块进行融合。所以核心创新点为两点：第一，通过不同的patch_size关注不同尺度的信息，第二，通过TIF融合信息。TIF模块如图所示，就是把对方的特征图进行平均池化，然后作为加到对方拉平后的特征图尾部，进行transformer计算同时，swintransformer部分如上图所示，attention模块不

格里芬阀门工·2022-10-10 07:00

Swin Transformer v2.0 来了，30亿参数！

关注公众号，发现CV技术之美本文转载自微软研究院AI头条编者按：2021年，获得ICCV最佳论文奖的SwinTransformer，通过在广泛的视觉问题上证明Transformer架构的有效性，加速了计算机视觉领域基本模型架构的变革。2021年末，微软亚洲研究院的研究员们又进一步提出了SwinTransformerv2.0版本，新版本训练了迄今为止最大的稠密视觉模型，并在多个主流视觉任务上大大刷新

我爱计算机视觉·2022-10-10 07:15

YOLOv5、YOLOv7改进之二十九：引入Swin Transformer v2.0版本

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，

人工智能算法研究院·2022-10-10 07:08

Sequencer框架

完美超越Swin与ConvNeXt等前沿算法论文链接：https://arxiv.org/ab

tt姐whaosoft·2022-10-07 12:24

[Transformer] Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution

论文：https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf代码：GitHub-microsoft/Swin-Transformer:Thisisanofficialimplementationfor"SwinTransformer

Cherry_qy·2022-10-05 12:08

Swin transformer图像分类

HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows`-https://arxiv.org/pdf/2103.14030Code/weightsfromhttps://github.com/microsoft/Swin-Transformer

H A I·2022-10-05 12:34

我对Swin Transformer V2的理解

SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolution一、前言1.综述本文提出一种升级版SwinTransformerV2，最高参数量可达3Billion，可处理大尺寸图像。通过提升模型容量与输入分辨率，SwinTransformer在四个代表性基准数据集上取得了新记录。2.要解决的问题视觉模型通常面临尺度不稳定问题；下游任务需要高分辨率图像，尚不明确如何

像梦一样自由al·2022-10-05 12:28

Swin Transformer V2！MSRA原班人马提出了30亿参数版本的Swin Transformer！

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨小马来源丨我爱计算机视觉【写在前面】在本文中，作者提出了将SwinTransformer缩放到30亿个参数的技术，并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。通过扩大容量和分辨率，SwinTransformer在四个具有代表性的视觉基准上创造了新的记录：ImageNet-V2图像分类的84.0%top-1准确度，COCO目

Tom Hardy·2022-10-05 12:28

Swin Transformer v2实战：使用Swin Transformer v2实现图像分类（一）

SwinTransformerV2实战摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要SwinTransformerv2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。提出了三种主要技术：1）残差后范数方法结合余弦注意提高训练稳定性；一种对数空间连续位置偏差方法，可有效地将使用低

AI浩·2022-10-05 12:57

图片分类网络ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV2

文章目录一、VisionTransformer详解1.1前言1.2VisionTransformer模型详解1.2.1整体结构1.2.2Embedding层结构详解1.2.3TransformerEncoder详解1.2.4MLPHead和`ViT-B/16`模型结构图1.2.5ViT模型的三个size1.3Hybrid模型详解1.4模型效果对比1.5PyTorch代码实现1.5.1PatchEm

神洛华·2022-10-04 21:46

swin_transformer----基于移动窗口的层级（多尺度）视觉transformer

基于移动窗口的层级（多尺度）视觉transformer论文主要创新点，层级式结构，多尺度，信息交互。窗口内计算自注意力，大大减小了计算复杂度。目录（1）摘要（2）引言（3）前向传播过程：（4）复杂度计算：（5）掩码操作：（1）摘要ViT在CV领域做了分类任务，下游任务（分割，目标检测）未进行进一步的研究。NLP领域用在CV领域的挑战：一是一个词‘树’就可代表一棵树，但一幅图中可能几百几千个像素点才

山上的小酒馆·2022-09-28 10:10

Swin Transformer理解

最近在阅读transformer，也作个笔记，供学习使用。希望阅读者有CNN的基础，如YOLO,MobileNets，ResNet等,并且一定要先阅读ViT。不然读起来可能比较吃力。当然笔记也尽可能解释清楚1核心参考①B站跟李沐学AI②SwinTransformer论文精读【论文精读】友情提示：看完笔记，还需要阅读原文，去看代码，才会有大的收获。2研究背景：ViT的缺点1、显存占用–Token数量

CinzWS·2022-09-27 16:50

Swin Transformer Faster R-CNN 目标检测

SwinTransformerFasterR-CNN目标检测1环境2代码2.1configs/swin2.2configs/base/models2.3/base/datasets2.4修改mmdet/

壹万1w·2022-09-25 07:09

Swin-Transformer-Object-Detection V2.11.0 visdrone数据训练后日志文件、结果文件的显示、测试与评估（三）

1、模型训练结果的分析（训练结果可视化，以及训练时间计算）1、可视化训练的loss结果pythontools/analysis_tools/analyze_logs.pyplot_curve[--keys${KEYS}][--title${TITLE}][--legend${LEGEND}][--backend${BACKEND}][--style${STYLE}][--out${OUT_FILE

qq_41627642·2022-09-25 07:07

深度学习之目标检测（Swin Transformer for Object Detection）

目录1、MMdetection系列版本编辑2、MMDetection和MMCV兼容版本3、Installation（Linux系统环境安装）3.1搭建基本环境3.2安装mmcv-full3.3安装其他必要的Python包3.4安装MMDetection3.5、apex安装2、Windows的mmcv-full安装windows的本地编译安装4、SwinTransform训练自己的数据集4.1准备c

qq_41627642·2022-09-25 07:36

【图像分类】Swin Transformer理论解读+实践测试

前言SwinTransformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章，问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。根据论文摘要所述，SwinTransformer在图像分类数据集ImageNet-1K上取得了87.3%的准确率，在目标检测数据集COCO上取得了58.7%的boxAP和51.1%的maskAP，在语义分割数据集ADE20K上去的了53.5%的mIoU。论文名称：

zstar-_·2022-09-25 07:35

Swin Transformer 代码学习笔记(目标检测)

源码地址：GitHub-SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection:Thisisanofficialimplementationfor"SwinTransformer

athrunsunny·2022-09-25 07:26

Swin Transformer 做主干的 RetinaNet 目标检测网络（mmdetection）

文章目录一、环境与工程二、SwinTransformerRetinaNet网络代码三、数据集四、训练模型五、测试训练效果B站视频教程合集地址：SwinTransformer做主干的RetinaNet目标检测网络（mmdetection）一、环境与工程参考：SwinTransformer做主干的FasterRCNN目标检测网络使用的是同一个工程，环境无需再次配置。二、SwinTransformerR

Beyonderwei·2022-09-25 07:22

Swin Transformer Object Detection 目标检测-3——测试训练效果，训练cascade_mask_rcnn_swin

文章目录一、测试训练效果二、不输出实例分割图三、训练cascade_mask_rcnn_swin视频教程完整版：我在B站录的教学视频一、测试训练效果添加一个自己的图片在demo目录下，执行：pythondemo

Beyonderwei·2022-09-25 07:51

【目标检测/实例分割】Mask R-CNN简介与Swin Transformer实践测试

官方地址：https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection查看源码，发现SwinTransformer并不是作为一套单独的算法进行使用

zstar-_·2022-09-25 07:20

【深度学习】论文阅读：（ICCV-2021））Swin Transformer

这里写目录标题论文详情VIT缺点改进点概述核心思想整体结构名称解释Window、Patch、Token与vit区别结构过程PatchEmbeddingBasicLayerPatchMergingSwinTransformBlockWindowAttentionShiftedWindowAttention总结SwinT模块一、SwinT模块的使用演示，接口酷似Conv2D二、使用SwinT替换Res

sky_柘·2022-09-24 15:27

关于图像聚类算法与深度学习结合的思考。

不过，以前搞得都是图像分类的比赛，模型用过resnext，swin-transformer,CoatNet等，从图像增强到测试集增强都有对应的代码实现。

chenfengshf·2022-09-23 15:46

Swin-Transformer-Object-Detection V2.11.0 训练visdrone数据（二）

文件结构.├──coco_exps├──configs#configs主要修改的部分在这里，训练config也是从这里继承的│├──albu_example│├──atss│├──_base_#最根本的继承││├──datasets#存在着不同数据集的训练方法，包含train_pipeline(augmentation),test_pipeline(TTA),data(batch_size,dat

qq_41627642·2022-09-17 19:23

Transformer变种—Swin Transformer

HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows原论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030官方开源代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer

思艺妄为·2022-09-16 07:17

复现MAE、Swin Transformer V2！还有奖金拿？免费V100算力，助你拿下百万奖金池！...

“飞桨论文复现挑战赛”拍了拍你聪明的脑瓜子已经连续举办四期的飞桨论文复现挑战赛又双叒叕来了！想要了解第五期的大赛详情吗？想和AI开发高手一起过招吗？想报名参赛吗？快叫上你的小伙伴一起来看！飞桨论文复现挑战赛第五期全新来袭！本次大赛全新升级，除经典的顶会论文复现正赛外，本次比赛还会增设模型工程落地附加赛，不同比赛形式为你的技术展示和进阶，提供广阔舞台。赛道增加，初心不变。论文复现是深入掌握前沿模型原

Amusi（CVer）·2022-09-13 20:55

改进YOLOv7系列：28.YOLOv7 结合 Swin Transformer V2结构，Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路

YOLOAir:助力YOLO论文改进、不同数据集涨点、创新点改进YOLOAir项目：基于YOLOv7代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数等部分，详情可以关注YOLOAir的说明文档。同时附带各种改进点原

芒果汁没有芒果·2022-09-12 07:38

改进YOLOv5系列：27.YOLOv5 结合 Swin Transformer V2结构，Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路

YOLOAir:助力YOLO论文改进、不同数据集涨点、创新点改进YOLOAir项目：基于YOLOv5代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数等部分，详情可以关注YOLOAir的说明文档。同时附带各种改进点原

芒果汁没有芒果·2022-09-12 07:08

swin transformer详解

摘要transformer应用到CV领域的挑战：1、相对于文本，视觉实体的尺度区别很大，例如车辆和人2、相对于文本，图像像素的分辨率太大解决方法：使用层级式的transformer，使用移动窗口好处：1、通过限制在窗口内使用自注意力，带来了更高的效率2、通过移动，使得相邻两个窗口之间有了交互，上下层之间也就有了跨窗口连接，从而变相达到了一种全局建模的效果3、层级式的结构不仅非常灵活的去建模各个尺度

ydmy·2022-09-05 21:54

检测分割算法改进(篇五) 引入Swin Transformer做检测网络Backbone

检测算法通常包括Backbone、Neck、Head等结构，屠榜的SwinTransformer当然也是可以被作为Backbone的，如下图所示：在撸代码之前，需要对Swin-Transformer的各个模块有清晰的了解

@会飞的毛毛虫·2022-09-04 08:14

YOLOv7改进之二十五：引入Swin Transformer

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，

人工智能算法研究院·2022-09-04 08:05

Swin Transformer原理（新手入门级理解）

目录前言1、SwinTransformer简介2、SwinTransformer模型原理2.1SwinTransformer模型整体框架2.2基于窗口的自注意力计算2.3基于移动窗口的自注意力计算2.4PatchMerging总结前言这是新手入门级理解SwinTransformer的原理。在大家想看SwinTransformer的原理的时候，小编建议大家先去看一下ViT模型的原理，VisionTr

时芷_·2022-08-29 07:46

python如何导入不同目录下的包

今天想给模型换一个backbone时，突然发现不知道怎么导入不同目录下的包，具体是这样的，如下图所示：现在我们工作在change_backbone_without_fpn.py文件中，希望导入swin_transformer_model.py

秃头小苏·2022-08-29 07:39

浅谈CSwin-Transformers

干货第一时间送达【导语】局部自注意力已经被很多的VIT模型所采用，但是没有考虑过如何使得感受野进一步增长，为了解决这个问题，Cswin提出了使用交叉形状局部attention，同时提出了局部增强位置编码模块，超越了Swin

Tom Hardy·2022-08-25 13:43

YOLO v5加入注意力机制、swin-head、解耦头部（回归源码）

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YOLOv5加入注意力机制、swin-head、解耦头部（回归源码）一、YOLOv5简介二、全局注意力机制的引入三、引入SwinTransformer_Layer

磊二磊的BLUE·2022-08-23 10:25

YOLOv7官方开源 | Alexey Bochkovskiy站台，精度速度超越所有YOLO，还得是AB

YOLOv7-E6目标检测器（56FPSV100，55.9%AP）比基于Transformer的检测器SWIN-LCascade-MaskR-CNN（9.2FPSA100，53.9%AP）的速度和准确度分别高出

人工智能与算法学习·2022-08-18 07:32

基于OpenVINO工具套件简单实现YOLOv7预训练模型的部署

●一、YOLOv7简介●官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比YOLOX快180%（FPS），比Dual-Swin-T快1200%（FPS），比ConvNext

英特尔边缘计算社区·2022-08-17 21:59

mmsegmentation使用教程使用 OpenMMLab 的 MM segmention 下Swin-T 预训练模型语义分割推理的记录

前言：给大家说一下怎么使用mmsegmention时，毕竟自己用mmsegmention走过很多弯路，然后结合其他人的文章和mmsegmention自己的doc来写下这个教程第一部分：我的电脑配置处理器11thGenIntel(R)Core(TM)[email protected]机带RAM16.0GB(15.8GB可用)显卡GEFORCERTX3060电脑在windows环境WSL2

D·B·Walter·2022-08-08 07:06

改进YOLOv5系列：3.Swin Transformer结构的修改

很多Trick排列组合助力论文数据集涨点创新点改进具体博客看置顶以下Swin_transformer的改进使用YOLOv5算法作为演示，模块可以无缝插入到YOLOv7、YOLOv5、YOLOv4、Scaled_Y

芒果汁没有芒果·2022-08-07 07:52

NVIDIA JETSON原始环境python降版本（3.7-＞3.6）+torch1.6+torchvision0.7+mmcv1.2.4+mmdet1.10.0+运行SWIN demo(纯净版)

1.python降版本sudorm-rf/usr/bin/pythonsudoln-s/usr/bin/python3.6/usr/bin/python删除原始python版本（3.7）对应软链接构建python3.6对应的软链接2.torch1.6（科学上网）JETSON官方适配torch版本下载https://www.elinux.org/Jetson_Zoosudoapt-getinstal

田木子0322·2022-08-02 07:48

ECCV22｜只能11%的参数就能优于Swin，微软提出快速预训练蒸馏方法TinyViT

【写在前面】视觉Transformer(VIT)由于其卓越的建模能力，近年来在计算机视觉领域引起了极大的关注。然而，大多数流行的VIT模型都受到大量参数的限制，限制了它们在资源有限的设备上的适用性。为了缓解这一问题，作者提出了TinyViT，这是一种新的微小而高效的小视觉Transformer家族，使用本文提出的快速蒸馏框架在大规模数据集上进行预训练。其核心思想是将知识从大型预训练的模型转移到小型

·2022-08-01 10:53

Nvidia Jetson AGX Xavier 安装 Swin-Transformer-Object-Detection

NvidiaJetsonAGXXavier安装Swin-Transformer-Object-Detection目录NvidiaJetsonAGXXavier安装Swin-Transformer-Object-Detection

Vampire_Acen·2022-07-29 07:46

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