摘要在深度学习领域，目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，其性能的提升始终吸引着研究者们的目光。近期，我们创新性地将SwinTransformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV8目标检测模型中，通过替换其原有的主干网络，实现了检测性能的显著提升，为YoloV8系列模型注入了新的

摘要在深度学习与计算机视觉领域，SwinTransformer作为一种强大的视觉Transformer架构，以其卓越的特征提取能力和自注意力机制，正逐步引领着图像识别与检测技术的革新。近期，我们成功地将SwinTransformer引入并深度整合至RT-DERT（一种高效的实时目标检测与识别框架）中，通过替换其

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows1.论文信息原文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030官网地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer2.网络框架2.1swimVSvit 从图中可以得到，Swin相较于ViT的区别在于：Swim模型

ViTvsSwinTransformerViT和SwinTransformer的区别1.架构设计ViT(VisionTransformer)：ViT直接将图像分割成固定大小的非重叠小块（patches），然后将每个小块展开成一个向量，并将这些向量序列作为输入送入标准的Transformer架构中。每个小块会被映射到一个高维特征空间，然

项目：https://github.com/jiangnanboy/table_structure_recognition#利用Swin-Unet(SwinTransformerUnet)实现对文档图片里表格结构的识别##实现功能-[x]识别表格中的线条-[]结果转为excel##下载weights模型文件见github将模型文件放到model目录下##训练（te

论文提出了经典的VisionTransormer模型SwinTransformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，SwinTransormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论

Swin-Transformer得益于其窗口注意力和偏移窗口注意力机制，平衡了感受野和计算效率，逐渐替代Vit成为了很多视觉网络的Backbone。下面将尽可能的清晰地解释其各个模块！参考文献nsformer网络结构详解文章目录1.SwinTransformer的创新点2.PatchPartition和LinearEmbed

视觉Transformer概述ViT的基本结构：①输入图片首先被切分为固定尺寸的切片；②对展平的切片进行线性映射（通过矩阵乘法对维度进行变换）；③为了保留切片的位置信息，在切片送入Transformer编码器之前，对每个切片加入位置编码信息；④Transformer编码器由L个Transformer模块组成，每个模

SwinTransformer图像分类实战教程一、环境配置1.官方环境配置2.数据集结构二、修改配置等文件1.修改config.py2.修改build.py3.修改utils.py三、训练1.Train2.Evaluation四、常见报错1.TypeError:__init__()gotanunexpectedkeywordargument‘t_mul‘我用

1，首先，我们需要知道的是，想要调用预训练的SwinTransformer模型，必须要安装pytorch2，因为pytorch1对应的torchvision中不包含SwinTransformer。2，pytorch2调用预训练模型时，不建议使用pretrained=True，这个用法即将淘汰，会报警告。最好用如下方式：fromtorchvision.models.swin_trans

论文标题《AConvNetforthe2020s》面向2020年代的ConvNet作者ZhuangLiu、HanziMao、Chao-YuanWu、ChristophFeichtenhofer、TrevorDarrell和SainingXie来自FacebookAIResearch(FAIR)和加州大学伯克利分校初读摘要“ViT盛Conv衰”的现状：视觉识

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/367111046引言目前Transformer应用到图像领域主要有两大挑战：视觉实体变化大，在不同场景下视觉Transformer性能未必很好图像分辨率高，像素点多，Transformer基于全局自注意力的计算导致计算量较大针对上述两个问题，我们提出了一种包含滑窗操作

SwinTransformer目录SwinTransformer简介VIT的缺陷核心创新总体结构和运作网络细节PatchpartitionLinearEmbeddingPatchMergingSwinBlock模块W-MSASW-MSAAttentionMask计算成本分析主要优势SwinTransformerV2参考简介论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf

初读印象comment::(Swin-transformer)代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer动机将在nlp上主流的Transformer转换到cv上。存在以下困难：nlp中单词标记是一个基本单元，但是视觉元素在尺度上有很大的变化。图像分辨率高，自注意力操作计算复杂度是图像大小的二次方

目录简介作者之一的微软亚研院的首席研究员胡瀚老师在bibili讲过该论文swintransformer比ViT做的更好的原因之一就是它将图片的一些特性嵌入到了网络模型之中，比如说平移不变性和尺寸不变性等，这样使得网络能够在cv领域做的更好。该文章提出的SwinTransformer可以被当做通用的

博客园:无限:waifu2x基于onnxruntime-web的waifu2x的实验性浏览器版本。它可以在浏览器上运行，而无需将图像上传到远程服务器。得益于这种方式让我可以通过嵌入博客园展示这个ai!!!开始使用：File(D&D)模型选择

_base_=['../_base_/models/mask-rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/coco_instance.py','../_base_/schedules/schedule_1x.py','../_base_/default_runtime.py']pretrained='https://github.com/Swi

论文标题《SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》Swin这个词貌似来自后面的ShiftedWindowsShiftedWindows：移动窗口Hierarchical：分层作者微软亚洲研究院出品初读摘要提出SwinTransformer可以作为CV的通用主干Tansfo

本文选用mmlab的mmsegmentationv1.1.0的语义分割为例。吨吨吨弟弟123554###1.配置环境要求官网中的最低要求为cuda10.2+以及pytorch1.8+.

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

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows使用移动窗口的分层视觉转换器阅读笔记摘要：提出SwinTransformer,作为计算机视觉的通用主干网络。将Transformer应用到是视觉领域的挑战就是语言和视觉两个领域的差异。本文提出的分层transformer，它的表

摘要核心1.本文提出一种可以适用于多种任务的backbone->swintransformer2.Transformer迁移到CV中有两点挑战->物体尺度不一，图像分辨率大3.为了解决尺度不一的问题，SwinTransformer使用了分层的结构(Pyramid)4.为了能够在高分辨率上运行，SwinTransformer限制了attention的计算范围

MONAI更新到0.9版本了，你用的是多少呢？我们来看看这次有什么重要更新。MONAIBundle：MONAI捆绑包Objectdetectioninmedicalimages：医学图像中的对象检测SwinTransformersfor3Dmedicalimageanalysis：用于3D医学图像分析的SwinTransformersNewinteractivesegmentationc

SwinUNETR训练记录记录一下跑通的第二个模型吧~~~这次的模型是SwinUNETR（SwinUNEtTRansformers），是由NIVIDIA研究人员在计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上发表的。SwinUNETR采用了MONAI，一种开源的PyTorch框架，由学术界和行业领袖构建的免费、社区支持的计划，旨在将医

参考博客：ConvNeXt网络详解参考视频：13.1ConvNeXt网络讲解ConvNeXt其实就是面向SwinTransformer的架构进行炼丹，最后获得一个比SwinTransformer还要牛逼的网络。