Swin 第7页

大比分领先！ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛冠军方案

例如，在数据清洗方面我们去掉二义性的图片；模型选择和方法方面我们使用了ViT-L和Swin-v2；为了提高实验效率，方便整个实验过程的管理，我们基于MMSelfSup和MM

OpenMMLab·2022-12-16 10:39

2022.8.1JETSON AGX XAVIER 安装ZED2+Python API+ROS+zed ros wrapper

前言(7条消息)2022.7.27JETSONAGXXAVIER刷机+挂载sd卡+跑Swin-Transformer-Object-Detection。

田木子0322·2022-12-16 03:45

关于vit的预研

1图片分类网络ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV22极智AI|详解ViT算法实现_wx621f3bb1e27ee

爱CV·2022-12-15 12:44

ViT论文逐段精读【论文精读】-跟李沐学AI

CV任务刷榜paperwithcode网站霸榜ImageNet（基于ViT）和COCO,目标检测（Swin

MT_Joy·2022-12-15 06:29

论文阅读笔记：Swin-Transformer

1.Swin-TransformerLiu,Ze,etal.

loki2018·2022-12-14 14:28

Swin-Transformer论文笔记

2021ICCV最佳论文：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftWindowsarxiv摘要：本文介绍了一种新的视觉Transformer，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉的通用主干。将Transformer从语言应用到视觉的挑战来自两个领域之间的差异，例如视觉实体规模的巨大变化以及与文本中的文字相比图

滴嘟滴嘟dzj·2022-12-14 14:25

文献阅读-基于 CNN-Swin Transformer Network 的 LPI 雷达信号识别

1、信号识别方法①时频图像+CNN，以信号调制识别②时频分析+CNN，特征提取与分类③小波变换+残差网络，实现调制信号识别④短时傅里叶+GoogleNet/AlexNet，实现调制信号识别⑤时频分析+改进AlexNet，实现调制信号识别⑥扩张残差网络+时频分析，实现辐射源分类CNN缺陷：不擅长捕捉全局信息，感受野受限，对信噪比要求较高相比于CNN模型的不变性和局部性，特征之间依赖关系差，Trans

ZDA2022·2022-12-14 06:21

SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer论文阅读

代码Swinir:Imagerestorationusingswintransformer摘要：图像恢复是低水平视觉问题。目前大多图像恢复方法都是基于cnn，至于在高级视觉任务领域大放光彩的Transformer却很少使用。所以本文主要是基于Swintransformer建立了一个基准模型。这个模型包含三个部分：浅层特征提取、深层特征提取、图像重建。特别是，深度特征提取模块由几个残差Swintra

南妮儿·2022-12-14 06:20

Congested Crowd Instance Localization with Dilated Convolutional Swin Transformer

提示：写完文章后，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CongestedCrowdInstanceLocalizationwithDilatedConvolutionalSwinTransformer摘要I.INTRODUCTIONA.MotivationB.ContributionsC.OrganizationII.RELATEDWORKSA.CrowdLocalization

ZZE15832206526·2022-12-14 06:20

图像分割（三）—— Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

swin-unetsAbstractIntroductionMethod3.1Architectureoverview3.2SwinTransformerblockAbstract在过去的几年中，卷积神经网络

黑洞是不黑·2022-12-14 06:50

继 Swin Transformer 之后，MSRA 开源 Video Swin Transformer，在视频数据集上SOTA

关注公众号，发现CV技术之美继上半年分享的『基于Transformer的通用视觉架构：Swin-Transformer带来多任务大范围性能提升』、『SwinTransformer为主干，清华等提出MoBY

我爱计算机视觉·2022-12-14 06:19

文献阅读（59）CVPR2021-Swin Transformer-Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

本文是对《SwinTransformer-HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。更多相关文章，请移步：文献阅读总结：计算机视觉文章目录Title总结1整体框架2移动窗口Title《SwinTransformer-HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWin

学徒刘猛·2022-12-14 06:47

经典文献阅读之--Swin Transformer

0.简介Transfomer最近几年已经霸榜了各个领域，之前我们在《经典文献阅读之–DeformableDETR》这篇博客中对DETR这个系列进行了梳理，但是想着既然写了图像处理领域的方法介绍，正好也按照这个顺序来对另一个非常著名的SwinTransformer框架。SwinTransformer框架相较于传统Transformer精度和速度比CNN稍差，SwinTransformer可以说是CN

敢敢のwings·2022-12-14 06:43

BERT大火却不懂Transformer？

前段时间Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『LiftingTransformer

计算机视觉研究院·2022-12-14 01:47

Swin Transformer中的PatchEmbed原理及代码说明

1.分块patchpartitionuseapatchsizeof4×4andthusthefeaturedimensionofeachnpatchis4×4×3=48在这里设置了4×4×3的块的大小，原始图像被分成维度为4×4×3=48的小块。2.线性编码linearembeddingAlinearembeddinglayerisappliedonthisraw-valuedfeaturetop

白话先生·2022-12-13 18:13

Swin Transformer之PatchMerging原理及源码

1.图示2.原理PatchMerging层进行下采样。该模块的作用是做降采样，用于缩小分辨率，调整通道数进而形成层次化的设计，同时也能节省一定运算量。在CNN中，则是在每个Stage开始前用stride=2的卷积/池化层来降低分辨率。patchMerging是一个类似于池化的操作，但是比Pooling操作复杂一些。池化会损失信息，patchMerging不会。每次降采样是两倍，因此在行方向和列方向

白话先生·2022-12-13 18:41

Swin Transformer进行语义分割，Ubuntu系统，解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation

1、问题描述最近在用SwinTransformer做语义分割的任务，基本的配置环境参考的是GitHub的基础安装步骤，主要的是环境的配置问题，mmcv的配置要求，不允许高于1.4.0，所以，在train.py文件进行训练运行的时候，报错：RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninpl

hacker_NO_007·2022-12-13 17:48

Win10下 Swin Transformer目标检测环境配置流程

Win10下Swin-Transformer目标检测环境；对于第一次配置mmdetection的同学可能有所帮助。

炼丹去了·2022-12-13 13:02

Transformer主干网络——Swin保姆级解析

前言论文地址：arxiv代码地址：github接收单位：ICCV2021best系列文章Transformer主干网络——ViT保姆级解析Transformer主干网络——DeiT保姆级解析Transformer主干网络——T2T-ViT保姆级解析Transformer主干网络——TNT保姆级解析Transformer主干网络——PVT_V1保姆级解析Transformer主干网络——PVT_V2

只会git clone的程序员·2022-12-12 21:19

PVT重磅升级：三点改进，性能大幅提升

受益于上述三点改进措施，所得PVTv2取得了显著优于PVTv1的性能，同时具有比Swin更佳的性能。AbstractTran

HappyAIWalker·2022-12-12 21:17

附代码 Swin Transformer

spm=1001.2014.3001.5501代码链接：https://github.com/microsoft/Swin-Trans

向上的阿鹏·2022-12-12 12:26

Swin Transformer解读

SwinTransformer详细解读这里以Swin-T（imagenet-1k）为例。PPL如下图：SwinTransformer的解读按PPL的流程主要包括4个部分。

O zil·2022-12-12 12:55

PyTorch Swin-Transformer 各层特征可视化

华南农大-郭庆文·2022-12-12 11:53

Swin-Transformer通用视觉骨干网络主体结构代码解释

Swin-Transformer由MSRA视觉计算组的team于2021年发表的工作，在多个视觉任务以及多个数据集上均取得了十分优秀的结果。

春野运·2022-12-12 11:20

Swin Transformer各层特征可视化

前言可视化模型各层的特征图对于我们处理和分析模型效果具有重要作用，因此我们试图使用CAM对各层特征图进行可视化。这是我在可视化transformer各层特征图时总结的经验，以SwinTransformer为例，有不足之处欢迎批评指正。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、寻找可视化的目标层1.把模型各层打印出来model=build_model(config)print(model)示

不高兴与没头脑Fire·2022-12-12 11:46

超分算法 SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer

这篇文章结构比较简单，如果看过Swin-Transformer的话就没什么难点了。作者引入Swin-T结构应用于低级视觉任务，包括图像超分辨率重建、图像去噪、图像压缩伪影去除。

暖风️·2022-12-12 09:49

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）

关注“PandaCVer”公众号>>>深度学习Tricks，第一时间送达ResNeXt化->改用Invertedbottleneck->采用largekernelsize->微观设计。由于模型性能和FLOPs强相关，所以在优化过程中尽量保持FLOPs的稳定。相关代码：classConvNeXt(nn.Module):r"""ConvNeXtAPyTorchimplof:`AConvNetforth

加勒比海带66·2022-12-11 09:30

《NeW CRFs：Neural Window Fully-connected CRFs for Monocular Depth Estimation》论文笔记

参考代码：NeWCRFs1.概述介绍：在这篇文章中对单目有监督深度估计算法提出了新的解码单元，该解码单元设计的灵感源自于CRFs（ConditionalRandomFields）和Swin-Transformer

m_buddy·2022-12-09 10:06

DAT：Vision Transformer with Deformable Attention

这篇文章是相对于Swin-Transformer和PVT进行改进，加入了可变形机制，同时控制网络不增加太多的计算量，作者认为，缩小q对应的k的范围，能够减少无关信息的干扰，增强信息的捕捉，于是引入了DCN

暖风️·2022-12-09 08:30

【Transformer 论文精读】……Swin Transformer……(Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows)

文章目录一、Abstract（摘要）二、Introduction（引言）三、RelatedWork（相关工作）四、Method（方法）1.PatchMerging模块2.W-MSA模块3.SW-MSA、maskedMSA模块五、Conclusion（结论）六、小总结论文题目：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindo

深度不学习！！·2022-12-09 08:59

ICCV2021 Best Paper : Swin Transformer (三）

code：GitHub-microsoft/Swin-TransformerSwinTransformer里面的具体架构是怎么实现的呢？

深度科研·2022-12-08 17:41

Backbone、Neck、Head

Backbone一般用于特征提取，如：VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet、CSPDarknet53、Swin-Transformer等。

sun_m_s·2022-12-08 01:00

【读点论文】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows通过窗口化进行局部MSA，sw-MSA融合信息

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindowsabstract本文提出了一种新的视觉transformer，称为Swintransformer，它能够作为计算机视觉的通用骨干。将Transformer从语言转换为视觉的挑战来自于两个领域之间的差异，例如视觉实体的规模有很大的差异，以及图像中的像素与文本中的单词相比具有

羞儿·2022-12-07 13:50

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

目录IntroductionMethodHierarchicalfeaturemapsandLinearcomputationalcomplexityPatchmergingSelf-attentioninnon-overlappedwindowsshiftedwindowTwoSuccessiveSwinTransformerBlocksOverallArchitectureExperiment

连理o·2022-12-07 13:49

SwinNet: Swin Transformer drives edge-aware RGB-D and RGB-T salient object detection

SwinNet：SwinTransformer驱动边缘感知RGB-D和RGB-T显着目标检测IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology2021一动机卷积神经网络(CNN)擅长在某些感受野内提取上下文特征，而Transformer可以对全局远程依赖特征进行建模。SwinTransformer，吸收了CNN的局部优势和Transform

小羊咩~·2022-12-06 13:16

File “pycocotools/_mask.pyx“, line 292, in pycocotools._mask.frPyObjects IndexError: list index ..

使用Swin-Transformer-Object-Detection训练自己的bbox数据集,遇见报错File"pycocotools/_mask.pyx",line292,inpycocotools

CV 炼丹师·2022-12-06 09:38

【2022中国高校计算机大赛微信大数据挑战赛】Top 1-6 方案总结

swin-tiny和convnext-tiny分别提取视频特征，然后用conca

#苦行僧·2022-12-05 16:55

使用PyTorch训练与评估自己的Swin Transformer网络

文章目录前言0.环境搭建&快速开始1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdSwinTransformer原论文：点我跳转如果你

啥都生·2022-12-05 15:52

【TensorRT】Video Swin-Transformer部署相关

1.TensorRT(.engine)python接口推理代码defallocate_buffers(engine):inputs=[]outputs=[]bindings=[]stream=cuda.Stream()forbindinginengine:size=trt.volume(engine.get_binding_shape(binding))*engine.max_batch_size

MaxeeoveCR·2022-12-05 09:45

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows

目录00学习链接01研究背景02整体框架2.1Patchmerging2.2基于窗口的自注意力机制（W-MSA）2.3基于移动窗口的自注意力机制(SW-MSA)2.4相对位置偏差计算03实验分析3.1分类任务表现3.2目标检测任务表现3.3语义分割任务表现编辑3.4消融实验04总结文献参考00学习链接论文和实验链接：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransfo

younghuup·2022-12-04 20:30

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

ViT将transformer从NLP领域应用到了视觉领域，但是它仅做了分类工作，Swintransformer的提出彻底将Transformer应用到了视觉领域的各个细分领域中，使得transformer成为了视觉领域的一个骨干网络。摘要这篇论文提出了一种新的视觉Transformer，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉领域的一个通用骨干网络。将Transformer直接从

你回到了你的家·2022-12-04 20:51

【Swin Transformer原理和源码解析】Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

目录前言一、动机和改进点二、整体架构：SwinTransformer三、输入设置：PatchEmbed四、4个重复的Stage：BasicLayer4.1、SwinTransformerBlock4.1.1、创建mask4.1.2、shift特征4.1.3、为shift后的特征划分窗口4.1.4、W-MSAVSSW-MSA4.2、PatchMerging五、总结六、一些问题6.1.为什么要W-MS

满船清梦压星河HK·2022-12-04 20:48

【NeurIPS2022】ScalableViT: Rethinking the Context-oriented Generalization of Vision Transformer

从Swin开始，attention一般都包括局部windowattention和全局attention两个部分。模型的改进一般有两个：局部注意力和全局注意力。这篇论文也是如此，整体框

AI前沿理论组@OUC·2022-12-04 15:27

【深度学习】语义分割-研究思路

这里写目录标题笔记参考截至2020-5找思路-1创新思路-2文章核心实现swin和下游任务的结合的应用讲解==SwinT的应用场景==总结swin和语义分割笔记参考1.知乎回答：语义分割如何走下去2.详解

sky_柘·2022-12-04 06:39

swin Transformer

PatchPartitionlinearEmbeddingSwinTransformerPatchMerging总结swinTransformer论文：https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer

1900_·2022-12-03 15:57

Pytorch冻结和解冻结预训练网络的finetune方法

下面我以swin-Transformer为例，介绍如何进

墨晓白·2022-12-03 08:26

swin transformer总结

原文论文链接：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows源码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer2

不学污术的小Z·2022-12-03 08:21

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 阅读理解

原文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf收录：CVPR2021Bestpaper代码:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer

山城火锅有点甜·2022-12-03 05:04

【机器学习】详解 Swin Transformer (SwinT)

目录摘要一、介绍二、原理2.1整体架构2.1.1Architecture2.1.2SwinTransformerblock2.2基于移位窗口的自注意力2.2.1非重叠局部窗口中的自注意力2.2.2在连续块中的移位窗口划分2.2.3便于移位配置的高效批计算2.2.4相对位置偏置2.3架构变体三、源码3.1SwinTransformer3.2PatchEmbedding3.3PatchMerging3

何处闻韶·2022-12-03 05:02

[Transformer]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

SwinTransformer:基于移动窗口的层级视觉Transformer AbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIMethodPart1OverallArchitecturePart2ShiftedWindowbasedSelf-AttentionPart3ArchitectureVariantsSectionIVEx

黄小米吖·2022-12-03 05:01

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