基于通用Transformer的视觉骨干网络：Swin-Transformer-ITADN社区

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Swin-Transformer是一种创新性的视觉骨干网络，它采用了一种独特的窗口滑动机制来应用自注意力计算，使得Transformer模型在计算机视觉任务中表现出色。 Swin Transformer的发布标志着一项重要协议的实现，并即将推出。该代码最初旨在作为计算机视觉领域的通用骨干模型进行描述。在语言与图像处理之间存在显著差异：例如，视觉实体规模的巨大差别以及像素相对于文字中的单词而言具有更高的分辨率，这给将Transformer从语言领域适应到视觉领域带来了挑战。为了克服这些难题，我们提出了一种分层的Transformer结构，并通过移动窗口的方式计算其表示形式。这种方法限制了自注意力计算只在不重叠的小区域（即“窗口”）内进行，同时允许跨不同区域之间的连接。此方法提高了效率并引入了一个具有灵活性、能在各种规模上建模的新架构，且随着图像大小的增加，它的计算复杂度保持线性增长。 Swin Transformer凭借其独特的性质，在多种视觉任务中表现出色：例如在ImageNet-1K数据集上的图像分类准确率达到86.4%，以及目标检测（COCO测试中的58.7 box AP和51.1 mask AP）。

关于Swin Transformer的PPT

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本PPT旨在深入解析Swin Transformer模型架构及其在计算机视觉领域的应用价值，特别聚焦于其如何通过窗口机制革新了Transformer模型处理图像的能力。 Swin Transformer是一种在计算机视觉领域表现出色的创新深度学习模型。该模型由华中科技大学的研究团队于ICCV 2021会议上提出，并获得了最佳论文奖。它解决了传统Transformer在图像处理中的两个主要挑战：视觉实体变化大和高分辨率图像计算效率低的问题。 Swin Transformer的核心是窗口自注意力机制，通过将图像分割成小窗口并在每个窗口内进行局部自注意力计算来减少计算需求。同时，移位操作使模型能够在保持高效的同时捕捉跨窗口的信息，从而增强其表达能力。这种设计有效地模拟了卷积神经网络（CNN）的感受野特性，并降低了计算复杂度。 Swin Transformer采用了层次化的结构，类似于CNN的金字塔形特征提取方式。该模型分为四个阶段，在每个阶段通过Patch Merging模块进行下采样以降低图像分辨率并增加通道数，形成层次化特征表示。具体来说，输入图像首先被切割成小块（patches），然后通过线性嵌入转换为Transformer可以处理的序列。在每个阶段中，包含窗口自注意力（W-MSA）和滑动窗口自注意力（Shifted W-MSA）模块、层归一化以及多层感知机（MLP）。W-MSA限制了局部区域内的注意力计算，而Shifted W-MSA则通过窗口的相对位移来增强相邻窗口之间的信息交互能力。在实际应用中，Swin Transformer在多个视觉任务上表现出色，包括图像分类、目标检测和语义分割。它在ImageNet-1K上的top-1精度达到87.3%，COCO数据集的目标检测box AP为58.7%以及mask AP为51.1%，ADE20K的语义分割mIoU为53.5%。这些成绩表明，Swin Transformer不仅在视觉任务上具有优秀的性能，并且其设计思路也为自然语言处理（NLP）任务提供了新的可能。通过创新性的窗口自注意力机制和层次化结构，Swin Transformer成功地将Transformer的应用扩展到了计算机视觉领域，实现了高效而准确的图像特征学习。这一模型为深度学习模型的发展开辟了新道路。

基于Swin-Unet-Transformer的二分类语义分割网络

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本研究提出了一种基于Swin-Unet-Transformer架构的新型二分类语义分割模型，旨在提高复杂场景下图像细节识别与分割精度。 1. 增加了数据加载部分，并优化了二分类的损失函数。 2. 添加了必要的中文注释以便更好地理解代码。 3. 附带了自己的数据集以供测试使用。 4. 如有问题，欢迎随时联系交流。

Swin Transformer模型

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Swin Transformer是一种在计算机视觉任务中广泛应用的深度学习模型，它创新性地引入了窗口机制，实现了Transformer在图像处理中的高效应用。 Swin Transformer 是一种层次化的视觉Transformer模型，旨在解决将Transformer模型从语言领域应用到计算机视觉领域的挑战，如图像实体的尺度变化及像素分辨率高于文本单词等问题。该模型具有灵活性，在不同规模下进行建模，并与广泛的视觉任务兼容，包括图像分类、目标检测和语义分割等。知识点一：层次化视觉变换器 Swin Transformer 的主要贡献在于引入了层次化视觉Transformer结构，此结构支持在多种尺度上进行建模并适用于各类视觉任务。该结构包含Patch Partition（补丁分区）、Patch Merging（补丁合并）、Layer l 层和 LayerNorm 层等模块。知识点二：偏移窗口多头自注意力机制 (SW-MSA) SW-MSA 模块是Swin Transformer的核心组件之一，旨在解决W-MSA模块中的信息传递问题。通过在不同大小的窗口内进行计算，该模块解决了W-MSA中由于局部区域过大导致的信息丢失的问题。知识点三：补丁合并层 Patch Merging 层是Swin Transformer的关键组成部分，它将输入图像分割成不重叠的小块，并为每个小块生成特征表示。在每一阶段中通过下采样减少特征图的大小，同时增加通道数以提高模型深度和复杂度。知识点四：Layer l 层 Layer l 层是Swin Transformer的核心部分之一，包括W-MSA（窗口多头自注意力）模块与SW-MSA（偏移窗口多头自注意力）模块。前者仅在每个局部区域内执行计算，而后者则通过循环位移解决信息传递问题。知识点五：循环位移 Cyclic Shift是Swin Transformer中的关键技术之一，它解决了不同大小的滑动窗口数量不一致的问题。通过对图像进行适当的旋转和平移操作来确保所有位置上的特征都得到充分处理和利用。知识点六：相对位置偏置表 Relative Position Bias Table 是用于存储与特定模式相关的上下文信息的关键组件，在Swin Transformer中，它提供了对不同补丁之间关系的精确描述，并允许模型根据相邻元素的位置差异进行更有效的学习。实验结果表明，相较于其他方法，基于移位窗口机制和位置嵌入技术优化后的Swin Transformer在多个基准测试上取得了优异的表现。

Swin Transformer的PyTorch代码

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这段简介是关于Swin Transformer模型的PyTorch实现代码。它提供了一个易于使用的框架，帮助研究者和开发者高效地应用或改进这一先进的视觉变换器架构。 SWIN Transformer的PyTorch代码实现可以用于多种计算机视觉任务。此模型基于微软亚洲研究院的研究成果，并且已经在多个基准测试中取得了优秀的性能表现。如果您正在寻找关于如何使用或理解该模型的具体指导，您可以查阅相关的学术论文或者在GitHub上查找开源项目和示例代码作为参考。此外，在进行相关研究时，请确保您已经安装了PyTorch库以及必要的依赖项。如果需要的话，可以查看官方文档来获取更多帮助信息。

Transformer-for-CV：应用于计算机视觉任务的 Transformer 概要

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本简介概览了Transformer在计算机视觉领域的应用，探讨其架构优势及其在各项CV任务中的表现与前景。大事记： - 自然语言处理领域的重要进展包括神经网络的序列到序列学习（NIPS 2014）、端到端存储网络（NIPS 2015）、注意就是您所需要的（NIPS 2017），以及在Transformer架构中的创新，如BERT、改革者：高效变压器（ICLR 2020）和Linformer：具有线性复杂度的自我注意机制（AAAI 2020）。简历： - 分类任务中的一些关键工作包括图像价值16x16字：用于图像识别的Transformer模型（VIT，ICLR 2021）、DeiT：数据高效的图像Transformer模型（arxiv 2021）。侦测： - DETR使用变压器进行端到端对象检测在ECCV 2020上提出，并且有后续研究如可变形DETR：用于端到端对象检测的可变形Transformer模型（ICLR 2021）。分割： - 在分割任务中，SETR利用序列到序列转换的方法进行图像处理。

基于Swin Transformer的图像分类实现

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本项目采用先进的Swin Transformer架构进行图像分类任务，旨在探索其在计算机视觉领域的应用潜力及优越性能。 Swin Transformer 实现的图像分类完整代码可以拿走即用，路径都是相对路径无需改动，并且自带预训练权重和数据集。如果有任何疑问欢迎交流讨论。这份代码非常适合参加比赛项目或作为毕业设计使用。

Swin-Transformer源码包.zip

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Swin-Transformer源码包包含了基于微软提出的Swin Transformer模型的代码资源。该模型创新性地引入了窗口机制来应用自注意力，并在多项视觉识别任务中取得了优异成绩，适用于计算机视觉领域的研究与开发工作。关于Swin-Transformer图像分类的实战内容，请参阅相关文章。该文详细介绍了如何利用Swin-Transformer进行图像分类的具体操作与实践方法。

Swin Transformer算法原理

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Swin Transformer是一种用于图像识别的最新视觉变换器模型，采用移动窗口注意力机制替代全局注意力，有效减少了计算复杂度。与传统的Transformer相比，Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制，在计算效率和适用性方面表现更佳，尤其适用于图像识别、目标检测和语义分割等任务。 1. 层次化特征表示 Swin Transformer构建了层次化的特征表示方式，使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同级别的视觉信息。这种特性对于处理包含多尺度对象的图像是至关重要的。 2. 移动窗口注意力机制不同于传统Transformer中的全局自注意力计算方法，Swin Transformer采用的是局部窗口内的自注意力机制。通过这种方式，它显著降低了计算复杂性，并且通过移动操作保持了不同窗口之间的信息连续性。 3. 动态调整的窗口大小 Swin Transformer设计了一种能够根据任务需求和特征层次动态调节窗口大小的方法。这种灵活性使模型可以根据不同的场景更有效地处理图像信息。 4. 跨窗口连接机制为了解决局部注意力计算可能带来的孤立问题，Swin Transformer引入了跨窗口的信息交流方式，在不增加额外计算成本的情况下整合全局上下文信息。 ### SwinTransformer 算法原理详解 #### 一、引言近年来，深度学习领域特别是计算机视觉领域的进展显著。其中，Transformer架构因其强大的并行处理能力和优秀的性能表现，在自然语言处理方面取得了巨大成功。然而，当应用于图像相关任务时，传统的Transformer模型面临着计算成本高和内存消耗大的问题。为解决这些问题，Swin Transformer应运而生，通过一系列创新设计优化了Transformer在视觉任务中的应用效果。 #### 二、关键技术特点 ##### 2.1 层次化特征表示 **定义与作用：** 层次化的特征表达是Swin Transformer的重要特性之一，它使模型能够同时捕获图像中从细粒度到粗粒度的多尺度信息。这对于处理包含不同大小目标的图像是非常关键的。 **实现方式：** - **下采样操作：** 通过逐步降低分辨率和增加通道数来构建层次化特征。 - **跨层融合：** 在不同的层级之间进行特征融合，以增强模型对各种尺度的信息捕获能力。 ##### 2.2 移动窗口注意力机制 **定义与作用:** Swin Transformer采用局部窗口内的自注意力计算方法，这显著降低了传统Transformer中的全局自注意力所带来的高复杂度。此外，通过移动操作保持了不同区域之间的信息连续性，从而在保证高效的同时也确保对整体图像的理解。 **实现方式：** - **窗口划分:** 将输入图像分割成多个局部窗口，在每个窗口内进行自注意力计算。 - **滑动更新:** 通过周期性的位移操作使相邻的窗口之间形成重叠区域，进而促进信息交流和全局理解。 ##### 2.3 动态调整的窗口大小 **定义与作用：** Swin Transformer可以根据任务需求动态调节注意力机制中的窗口尺寸。这种灵活性使得模型能够更有效地处理图像数据，并适应不同层次特征的需求。 **实现方式:** - **多尺度划分:** 根据分辨率的变化自动选择合适的窗口尺寸。 - **自适应调整:** 使用算法确定每个阶段的最优窗口大小，以满足特定任务和层级特征的要求。 ##### 2.4 跨窗口连接机制 **定义与作用：** 为了克服局部注意力计算可能带来的信息孤立问题，Swin Transformer引入了跨窗口的信息交换方式，在不增加额外负担的情况下整合全局上下文信息。这一机制确保模型不仅关注局部细节还能利用整体背景知识进行推理。 **实现方式:** - **合并策略:** 在特定阶段通过合并相邻的窗口来扩大感受野。 - **周期性切换:** 通过在一定周期内交换窗口内的部分特征促进跨区域的信息流通，保证每个组件都能接收到全局信息的影响。 #### 三、具体实现细节 ##### 3.1 整体网络架构 Swin Transformer的整体结构包括以下几个主要组成部分： 1. **Patch Embedding**：首先将输入图像转换为一系列固定长度的特征向量序列。 2. **分层自注意力计算**：通过多级的自注意力操作逐步提取不同尺度下的视觉特征。 3. **Transformer Blocks**: 这是模型的核心组件，包括基于窗口的和滑动后的注意力机制以及前馈网络。 ##### 3.2 特征嵌入（Patch Embedding）输入图像尺寸通常为224×224×3。经过初始卷积层处理后转换成一系列固定长度的特征向量序列(例如，对于一个大小为224x224像素、通道数为3的RGB图像，输出序列长度为1568, 每个元素维度96)。 ##### 3.3 基于窗口的注意力计算（W-MSA）在W-

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。

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基于通用Transformer的视觉骨干网络：Swin-Transformer

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