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使用PyTorch实现Swin Transformer并在CIFAR10数据集上进行训练与分类

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简介：
本项目采用PyTorch框架实现了Swin Transformer模型，并在经典的CIFAR10图像数据集上进行了训练和分类实验，展示了该模型在小目标识别任务中的优越性能。 基于Pytorch的Swin_Transformer复现，在CIFAR10数据集上进行训练和分类。

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  • 使用PyTorch实现Swin Transformer并在CIFAR10数据集上进行训练与分类
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    本项目采用PyTorch框架实现了Swin Transformer模型，并在经典的CIFAR10图像数据集上进行了训练和分类实验，展示了该模型在小目标识别任务中的优越性能。 基于Pytorch的Swin_Transformer复现，在CIFAR10数据集上进行训练和分类。
     
  • Swin Transformer实战详解：在timm中使用Swin Transformer进行多GPU图像分类。
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    本文详细解析了如何在timm框架下利用Swin Transformer模型，并实现其在多GPU环境中的高效图像分类应用。 本段落通过提取植物幼苗数据集中的部分数据进行演示，展示了如何使用timm版本的Swin Transformer图像分类模型来实现分类任务，并统计验证集得分。文章详细介绍了以下内容： 1. 如何从timm库中调用模型、损失函数和Mixup技术。 2. 制作ImageNet数据集的方法。 3. 使用Cutout进行数据增强的具体步骤。 4. Mixup数据增强的实施方法。 5. 多个GPU并行训练与验证的技术实现细节。 6. 采用余弦退火策略来调整学习率的过程。 7. 如何利用classification_report评估模型性能。 8. 预测任务中的两种不同写法。 通过本段落的学习，读者可以掌握上述技术的应用和实施方法。
     
  • 使用Vit进行CIFAR10分类数据集训练与验证的Python代码
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    本项目提供一个详细的教程和完整的Python代码示例，展示如何利用Vision Transformer（ViT）模型对CIFAR-10数据集执行图像分类任务，并包括训练及验证过程。 基于Vit实现CIFAR10分类数据集的训练和验证Python源码已测试成功并上传资源。该代码是个人毕设的一部分，答辩评审平均分达到96分。 1. 该项目的所有代码均经过严格测试，在功能正常的情况下才进行发布，请放心下载使用。 2. 此项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考，也适合初学者进阶。此外，它也可作为毕设项目、课程设计、作业及项目初期演示等用途的参考。 3. 如果您有一定的基础，可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可用于毕设、课设和作业中。 下载后请先查看README.md文件（如有），仅供学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • 利用Swin Transformer进行自定义数据集的图像分类
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    本项目采用先进的Swin Transformer模型，针对特定需求优化并训练于个性化数据集上，以实现高效的图像分类任务。 使用的数据集共有5种类别，采用Swin-T预训练模型进行训练。
     
  • 基于Pytorch的CIFAR10数据集上训练ResNet18模型
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    本研究利用PyTorch框架，在CIFAR-10数据集上训练并优化了ResNet-18深度残差网络，旨在探索其在图像分类任务中的性能表现。 使用Pytorch和CIFAR10数据集训练ResNet18模型。
     
  • 利用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上进行验证
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    本项目使用PyTorch框架构建多层感知器（MLP），并通过MNIST手写数字数据集对其进行训练和测试，展示了模型的基本实现与应用。 这是深度学习课程的第一个实验，主要目的是熟悉 Pytorch 框架。我实现的是一个四层的多层感知器（MLP），参考了许多网上的文章来编写代码。个人认为，不同层次的感知器代码基本相似，尤其是使用 Pytorch 实现时，除了层数和参数外，大部分内容都差不多。 用 Pytorch 构建神经网络的主要步骤包括： 1. 定义网络结构。 2. 加载数据集。 3. 训练神经网络（选择优化器及计算损失函数）。 4. 测试神经网络。 接下来将从这四个方面介绍如何使用 Pytorch 搭建 MLP。
     
  • Swin-Transformer-PyTorch: PyTorch中的Swin变换器实现
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    Swin-Transformer-PyTorch 是一个基于PyTorch框架的Swin Transformer模型的高效实现，适用于图像识别等视觉任务。 本段落介绍了一种名为Swin Transformer的新型视觉变换器架构，适用于计算机视觉中的通用骨干网络设计。由于在图像与文本之间存在显著差异——如物体尺寸的巨大变化以及像素相对于单词的高分辨率特性，这给将Transformer模型从语言领域应用到视觉任务带来了挑战。 为了克服这些障碍，我们提出了一种分层式的Transformer结构，并通过移动窗口技术计算其表示形式。采用这种方案后，自注意力机制仅在不重叠的小范围内进行运算，同时支持跨区域的信息传递；而移位的加窗策略则提高了模型效率。此架构具有灵活调整不同规模下建模的能力，并且随着图像尺寸的变化，它的计算复杂度呈线性增长。 凭借这些特性，Swin Transformer展现了与多种视觉任务的良好兼容性，在图像分类（ImageNet-1K中达到86.4%的准确率）和密集预测如目标检测等场景上均表现出色。在COCO测试集中，其框式AP值为58.7%，遮罩式则为51.1%。
     
  • 使用PyTorch进行ImageNet分类训练的方法
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    本篇文章介绍了利用PyTorch框架针对大规模图像识别数据集ImageNet开展高效分类模型训练的具体方法和实践经验。 今天为大家分享一篇关于使用PyTorch训练ImageNet分类的文章，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。
     
  • 使用PyTorch进行CIFAR-10数据集分类
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    本项目利用深度学习框架PyTorch对CIFAR-10图像数据集进行分类任务，通过设计神经网络模型实现高精度识别。 步骤如下：1. 使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集；2. 定义网络；3. 定义损失函数和优化器；4. 训练网络并更新网络参数；5. 测试网络。 运行环境：Windows + Python 3.6.3 + PyCharm + PyTorch 0.3.0 导入所需库： ```python import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms import torch as t from torchvision.transforms import ToPILImage show = ToPILImage() # 将Tensor转成Image ```