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swin transformer v1.0环境配置训练（mmsegmentation/pascalvoc数据集）

时间：2023-10-22 10:14:20浏览次数：36

标签：transformer swin mmsegmentation 配置 v1.0 pascalvoc

本文选用mmlab的mmsegmentationv1.1.0的语义分割为例。

吨吨吨	弟弟
123	554

### 1.配置环境要求官网中的最低要求为cuda10.2+以及pytorch1.8+.

标签：transformer,swin,mmsegmentation,配置,v1.0,pascalvoc
From： https://www.cnblogs.com/smalljava/p/17779953.html

[swin-trans]分布式训练的debug：ValueError: Error initializing torch.distributed us
在用torch.distributed.init_process_group(backend='nccl',init_method='env://',world_size=world_size,rank=rank)时，出现1、ValueError:Errorinitializingtorch.distributedusingenv://rendezvous:environmentvariableMASTER_ADDRexpected,b......
论文阅读：Point-BERT: Pre-training 3D Point Cloud Transformers with Masked Point M
Point-BERT:Pre-training3DPointCloudTransformerswith MaskedPointModeling摘要我们提出了Point-BERT，一个学习注意力的新范式，将BERT[8]的概念推广到三维点云。受BERT的启发，我们设计了一个掩蔽点建模（MPM）任务来预先训练点云注意力。具体来说，我们首先将点云划分为几个局部的......
论文阅读：Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer
摘要Knowledgedistillationbecomesadefactostandardtoimprovetheperformanceofsmallneuralnetworks.知识蒸馏成为提高小型神经网络性能的事实上的标准。Mostofthepreviousworksproposetoregresstherepresentationalfeaturesfromtheteachertothes......
transformer结构
Transformer模型采用了一个特殊的神经网络架构，它主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分。这一架构是Transformer的关键组成部分，它被广泛用于自然语言处理（NLP）等任务。编码器（Encoder）：编码器是Transformer模型的第一个部分，用于处理输入序列。它通常包括多个相同的编码器层，......
Transformer
自注意力机制（self-attention）一堆向量asetofvector:词语、图（每个节点可以看作一个向量）一对一：SequenceLabelingself-attention会吃一整个sequence的咨询全连接是定长的，attention是不定长的α计算关联性（自己也得和自己计算关联性）过程：b1b2b3b4是一致同时计算......
基于Swing库的科学计算器设计与开发
一、前记这是本人第一次作软件的设计与开发，计算器是各个行业的核心组件，我们可以在各个领域看见它的作用。而本软件的目标是解决小学生在学习数学时会遇到的问题/*小学生需要学开方吗？*/以及完成SIDE(Softwareintegrationdevelopmentenvironment)课程的第一次作业，由于是给小......
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2023ICCV_Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image
一.Motivation(1)Retinex理论没有考虑到噪声，并且基于Retinex分解的网络通常需要很多阶段训练。(2)直接使用从CNN从低光图像到正常光图像的映射忽略了人类的颜色感知，CNN更适合捕获局部信息，对于捕获远程依赖和非局部自相似性方面存在局限。二.Contribution(1)设计了一个阶段......
Transformer
importmathimporttorchfromtorchimportnnimportmatplotlib.pyplotaspltfromd2limporttorchasd2ldefsequence_mask(X,valid_len,value=0):"""在序列中屏蔽不相关的项"""max_len=X.size(1)mask=torch.arange((max......

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