文章目录一、VisionTransformer二、Swin-Transformer三、MobileViT3.1为什么引入CNN与Transformer的混合架构3.2性能对比3.3模型结构3.4MobileViTblock3.5PatchSize对性能的影响3.6模型详细配置四、MobileNet系列模型4.1前言4.2MobileNetV14.2.1深度可分离卷积Depthwiseseparableconvolution4.2.2MobileNetV1网络结构4.3MobileNetv24.3.1Invertedresidualblock4.3.2MobileNetv2网络结构4.3.3Mo
VITVIT也就是visiontransformer的缩写。是第一种将transformer运用到计算机视觉的网络架构。其将注意力机制也第一次运用到了图片识别上面。其结构图如下（采用的是paddle公开视频的截图）看起来比较复杂，但实际上总体流程还是比较简单的。只需要看最右边的总的结构图，它的输入被称作imagetoken。其实也就是最左边的输入tokenembedding。如果非要说什么区别的话，imagetoken是整个网络的输入，但是tokenembedding是每一个encoder的输入，在第一个encoder的时候二者完全一样。后面也只是在重复相同的步骤，也就是在叠加encoder。
这篇文章结合了CNN的归纳偏置，基于局部窗口做注意力，并且逐步融合到深层transformer层中构建表征，来达到扩大感受野，并且极大降低了计算量。是一个特征提取的主干网络，backbone。构建了一种分层特征提取的方式，不断减小“featuremap”的大小（token的数量），构造层次的特征映射。关键部分是提出了Shiftwindow移动窗口（W-MSA、SW-MSA），改进了ViT中忽略局部窗口之间相关性的问题。在ViT中使用不重叠的窗口进行self-attention计算，忽略了相邻窗口间的相关性，而Swin-T使用shfitwindown移动（M/2）来桥接不同窗口间的信息。但这样会
前段时间整理了一个可以添加SwinTransformerBlock的YOLOv5代码仓库。不需要任何其他的库包，可以运行YOLOv5程序的环境即可以正常运行代码。分别进行了SwinTransformerBlock、PatchMerging、PatchEmbed阶段的代码整理，以使得这些模块可以适配于u版YOLOv5的模型构建代码。和YOLOv5一样，通过对模型yaml文件的修改，可以实现自定义模型结构设计。具体方法可以参考下方使用说明，以搭建符合自己需要的添加了SwinT相关模块的模型。对于代码仓库有任何疑问或者改进优化，可以下方评论、提issue、或着邮箱联系yjhcui@163.comYO
文章目录0前言1网络整体框架2PatchMerging详解3W-MSA详解MSA模块计算量W-MSA模块计算量4SW-MSA详解5RelativePositionBias详解6模型详细配置参数0前言SwinTransformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章，并且已经获得ICCV2021bestpaper的荣誉称号。SwinTransformer网络是Transformer模型在视觉领域的又一次碰撞。该论文一经发表就已在多项视觉任务中霸榜。该论文是在2021年3月发表的，现在是2021年11月了，根据官方提供的信息可以看到，现在还在COCO数据集的目标检测以及实例分割任务中是
前言2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如2014R-CNN2015FastR-CNN、FasterR-CNN2016YOLO、SSD2017MaskR-CNN、YOLOv22018YOLOv3随着2019CenterNet的发布，特别是2020发布的DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)之后，自此CV迎来了生成式下的多模态时代1月3月4月5月6月8月10月11月2020DETRDDPMDDIM
文章目录一、环境问题1.unsupportedMicrosoftVisualStadioversion2.报错提示找不到tmp目录下的某个文件3.ImportErrorDDLloadfailed4.找不到指定目录下的cl.exe5.Linux系统下的环境安装6.AssertionErrortop_pool_forwardmissinmodule_ext7.Apex报错：IndexErrortupleindexoutofrange8.装mmcv时，文件名、目录名或卷标语法不正确9.NVIDIAGPUComputingToolkit\\CUDA\\v10.2\\bin\\nvcc.exe'fail
摘要卷积神经网络因为其卷积核的固有属性，其在远程建模方面存在着较大的问题。这可能导致对可变大小的肿瘤进行分割时存在不足。另一方面，Transformer在多个领域在捕获远程依赖信息方面表现出了出色的能力。本文提出了一个新的分割模型,称为SwinUNETR，具体来说，3D脑肿瘤语义分割被重新定义为一个序列到序列的预测问题，其中多模态输入数据被投影到一个1D嵌入序列当中，并用作分层SwinTransformer的输入作为编码器。SwinTransformer编码器利用移位窗口计算自注意力，以5种不同分辨率提取特征，并通过跳跃连接在每个分辨率上连接到基于FCNN的解码器。在本文中提出的网络称为Swi
文章参考于芒果大神，在自己的数据集上跑了一下，改了一些出现的错误。一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml#Parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,198,373,326]#P5/32#YOLOv5v6.0backbonebyyoloairbackbo
文章参考于芒果大神，在自己的数据集上跑了一下，改了一些出现的错误。一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml#Parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,198,373,326]#P5/32#YOLOv5v6.0backbonebyyoloairbackbo
