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利用Swin Transformer进行自定义数据集的图像分类

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Swin-Transformer的图像分类项目实践：利用30种水果数据集进行迁移学习
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    本项目运用Swin-Transformer模型，在包含30种水果的数据集上实施迁移学习，专注于提升图像分类精度与效率。 本项目基于Swin-Transformer网络进行迁移学习，在一个包含30种水果图像分类的数据集上进行了训练（包括芒果、葡萄、苦瓜、荔枝）。该项目提供了完整的代码、数据集以及经过10个epoch训练后的权重文件，可以直接运行。 【网络】使用了参数量为8千万左右的Swin-Transformer。 【数据集】包含30种水果图像分类的数据集。 【训练(train.py)】 1. 在训练过程中对数据进行随机裁剪、翻转等增强操作。 2. 网络初始化时自动加载在ImageNet上的预训练权重，以实现迁移学习的效果。 3. 训练脚本会自动生成包含类别信息的json文件，并根据该文件设置网络输出维度。完成训练后，会在run_results目录下生成包括训练集loss曲线、学习率衰减曲线和测试集准确度曲线在内的多种结果图表以及详细的训练日志。 【预测(predict.py)】只需将待预测图像放置在inference文件夹内，代码会自动对这些图片进行分类，并在每张图的左上角标注出前三类及其概率值。无需做任何额外配置或修改代码即可实现这一功能。 经过10个epoch训练后，模型准确率达到98.52%。增加更多的训练轮次可以进一步提高网络精度。
     
  • 利用DataLoader进行数据集的自定义
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    本教程详细介绍了如何使用PyTorch的DataLoader类来自定义处理数据集，涵盖数据加载、预处理及优化训练流程。 使用DataLoader自定义数据集需要先导入PyTorch库，并创建一个继承于torch.utils.data.Dataset的类来定义自己的数据集。在这个类里，你需要实现__init__、__len__和__getitem__这三个方法。然后你可以用这个自定义的数据集实例化DataLoader对象以进行批量加载数据的操作。 重写这段文字后： 使用DataLoader来自定义数据集时，首先需要导入PyTorch库，并创建一个继承自`torch.utils.data.Dataset`的类来定义自己的数据集。在这个类中，你需要实现初始化方法（__init__）、长度属性方法（__len__）和获取特定索引项的方法（__getitem__）。之后，可以使用这个自定义的数据集实例化DataLoader对象来进行批量加载数据的操作。
     
  • 详解使用TensorFlow训练自定义数据集进行CNN图像分类
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    本教程详细讲解了如何利用TensorFlow框架从零开始搭建并训练一个基于卷积神经网络(CNN)的模型，用于对用户自定义的数据集进行图像分类任务。适合具有一定Python和机器学习基础的学习者深入探索计算机视觉领域的应用实践。 本段落介绍了使用TensorFlow训练自己的数据集来实现CNN图像分类的方法，我觉得这非常有用，并想与大家分享。希望这篇文章能对大家有所帮助。
     
  • 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。
     
  • 深度解析使用TensorFlow训练自定义数据集进行CNN图像分类
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    本文章将详细介绍如何利用TensorFlow框架从零开始搭建并训练基于卷积神经网络(CNN)的模型，实现对用户特定图像数据集的有效分类。文中不仅涵盖理论知识，还提供了实际操作指导和代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习在图像识别领域的应用技能。 利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤：1.读取图片文件；2.产生用于训练的批次；3.定义训练模型（包括初始化参数、设置卷积层和池化层等）；4.进行模型训练。具体实现如下： ```python def get_files(filename): class_train = [] label_train = [] for train_class in os.listdir(filename): # 遍历目录中的每个类别文件夹 for pic in os.listdir(filename + / + train_class): # 在每个类别的文件夹中遍历图片 class_train.append(filename + / + train_class + / + pic) # 构建图片路径列表 return class_train, label_train # 返回包含图像路径的列表，以及标签信息（代码示例未展示完整） ```
     
  • 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。
     
  • 基于Swin-Transformer的图像和语义分割
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    本研究提出了一种基于Swin-Transformer模型的创新方法，专门针对图像和语义分割任务，结合了卷积神经网络与变换器架构的优势，显著提升了复杂场景下的目标识别精度。 可以使用自己的数据集进行训练。如果选择使用自定义的数据集，则需要先将标签转换为VOC格式，相关代码位于tools文件夹下的voc.py中。具体流程是通过train脚本训练网络模型，并利用prediction脚本来输出分割结果。图片应放置在data文件夹下，但请注意更换数据集时需确保图像均为灰度图。 初始任务主要针对医学图像的分割问题进行设计，但也适用于其他类型的图像处理工作。该系统包含滑窗操作功能，采用具有层级化设计特点的Swin Transformer模型。具体来说，在滑窗操作中包括不重叠的local window和带有一定重叠区域的cross-window机制。通过将注意力计算限制在一个窗口内的方式，一方面引入了CNN卷积操作中的局部性特征，另一方面也有效减少了计算资源的需求量。