1.swin transformerç解è¦ç¹
2.轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码
3.[CV - 图像分类 - 论文复现] 深度学习之图像分类经典模型 - MMClassification(二)- 初步认识
4.源代码阅读+一个示例 详解timm库背后的create_model以及register_model函数
5.捋一捋Swin Transformer
swin transformerç解è¦ç¹
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轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码
ViT,即Vision Transformer,是将Transformer架构引入视觉任务的创新。源于NLP领域的Transformer,ViT在图像识别任务中展现出卓越性能。理解ViT的进口溯源码燕窝厂家原理和代码实现在此关键点上进行。
ViT的核心流程包括图像分割为小块、块向量化、多层Transformer编码。图像被分为大小为x的块,块通过卷积和展平操作转换为向量,最终拼接形成序列。序列通过多层Transformer编码器处理,编码器包含多头自注意力机制和全连接前馈网络,实现特征提取和分类。模型输出即为分类结果。
具体实现上,Patch Embedding过程通过卷积和展平简化,容量调度源码分析将大小为x的图像转换为x的向量序列。Transformer Encoder模块包括Attention类实现注意力机制,以及Mlp类处理非线性变换。Block类整合了这两个模块,实现完整的编码过程。
VisionTransformer整体架构基于上述模块构建,流程与架构图保持一致。代码实现包括关键部分的细节,完整代码可参考相关资源。
综上所述,ViT通过将图像分割与Transformer架构相结合,实现高效图像识别。理解其原理和代码,有助于深入掌握这一创新技术。
[CV - 图像分类 - 论文复现] 深度学习之图像分类经典模型 - MMClassification(二)- 初步认识
本文将深入探讨深度学习中图像分类的经典模型,从理论到实践,以期复现实用的户户通直播源码图像分类算法。
首先回顾上一期内容,了解图像分类的基本框架。输入为图像,经过深度学习模型(如卷积神经网络CNN或自注意机制Transformer)自动提取特征,然后通过全连接层(MLP)加上Softmax分类器,最终输出类别标签。
代码实现方面,项目源码位于github.com/open-mmlab/m...。以@OpenMMLab为代表的代码框架,包括配置文件、数据集、模型、训练策略和运行设置等组件,为实现图像分类任务提供了全面的支持。
具体而言,配置文件包含模型、数据集等参数设置;数据集格式支持多种,源码资本客服电话例如ImageNet和自定义CustomDataset;模型包含经典的ResNet、VGG、MobileNet系列、DenseNet等;训练策略定义优化器、学习率等参数;运行设置控制模型运行方式;工具包则提供了训练、测试、推理等接口。
综上,深度学习图像分类算法主要包括CNN机制、Transformer机制、数据增强方法、激活函数选择和细粒度分类技术。从AlexNet到ResNet、MobileNet、DenseNet、RepVGG等模型,再到ViT、vb文字复制源码MobileViT、DeiT等新兴模型,展示了深度学习在图像分类领域的不断进步。
在具体实现中,使用工具包中的train.py、text.py等命令,可实现单张GPU或多张GPU的训练、测试和推理操作。数据增强方法如Mixup、Cutout和CutMix,以及激活函数SiLU等,有助于提升模型性能。
图像分类的应用广泛,例如生物医学图像分类,用于识别COVID-。通过对这些模型的复现与应用,可以更好地理解图像分类技术,推动相关领域的发展。
源代码阅读+一个示例 详解timm库背后的create_model以及register_model函数
深入理解timm库的核心,本文将重点剖析create_model和register_model这两个关键函数的工作原理。timm库以其封装的便捷性和SOTA模型集成而闻名,但内部细节往往被隐藏。本文将通过一个实例,揭示create_model的全貌,包括register_model的作用,帮助读者更好地掌握这两个函数的使用。
首先,create_model从model_name入手,如vit_base_patch_,通过parse_model_name函数将其解析。这个过程包括urlsplit函数,用于解析model_name,如timm和vit_base_patch_被分别赋值给model_source和model_name。
进一步,split_model_name_tag函数被调用,将model_name拆分为基础模型名称和配置参数。例如,model_name='vit_base_patch_',tag=''。
然后,is_model函数检查model_name是否已注册在timm的_model_entrypoints字典中。register_model实际上是一个函数修饰器,它允许用户自定义模型,并将其添加到timm的框架中,以便无缝使用timm的训练工具,如ImageNet训练。
在is_model验证后,create_fn通过model_entrypoint(model_name)创建模型。register_model的__name__属性在此过程中起到关键作用,它将用户自定义的函数与timm的框架连接起来。
通过以上步骤,本文旨在解构create_model的内部逻辑,帮助读者更好地掌握register_model的修饰器功能,从而在项目中更自信地运用timm库。现在,让我们跟随代码实例,深入了解这两个函数的运作细节。
捋一捋Swin Transformer
Swin Transformer是ICCV 的最佳论文,它证明了Transformer在视觉领域的通用性,特别体现在Swin-T模型上。其结构区别于ViT,采用4x4的初始切分和Window Attention,允许获取多尺度信息,适用于目标检测和语义分割。下面,我们通过源码解析Swin Transformer的工作原理。
首先,Swin Transformer的架构包括PatchEmbed层,将图像切割成小patch,之后通过多个BasicLayer处理,每个BasicLayer由Swin Transformer Block和Patch Merging组成。与ViT不同,Swin-T的PatchEmbed使用4x4切分并逐渐增大patch尺寸,以实现多尺度变化。BasicLayer中的核心模块Swin Transformer Block包含两个Window Attention,一个在窗口内操作,另一个解决窗口间信息交流问题。
Window Attention通过将输入分割成小窗口,降低计算复杂度,但通过shift操作引入了窗口之间的信息交互。Shifted Window Attention通过调整窗口位置并使用掩码来控制注意力,使得并行计算更高效。此外,Window Attention还包括了相对位置编码,增强对局部上下文的理解。
Patch Merging则模仿CNN,通过合并小patch以提取不同分辨率的特征,有助于多尺度特征的提取。在实验中,Swin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割等多个领域展现了出色性能,尽管面临如Convnext的竞争,但它在视觉领域的创新性和多模态潜力仍值得关注。
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