基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 一.简要介绍 Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测.实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能.同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Paper. 1.1 Transformer的关键里程碑 Tranformer: 在2017年6月,仅基于注意力机制的Transformer首次由谷歌提出,应用于NLP自然语言处理的任务上表现出了良好的性

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现.网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: ''' 创建VGG块 参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化 ''' def make_vgg_block(in_channel, out_ch

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军.网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调: 最后一个max-pool层删除 网络定义代码如下: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self

一个简洁.好用的Pytorch训练模板 代码地址:https://github.com/KinglittleQ/Pytorch-Template 怎么使用 1) 更改template.py 替换 __init__方法中的内容,增添自己的模型.优化器.评估器等等. class Model(): def __init__(self, args): self.writer = tX.SummaryWriter(log_dir=None, comment='') self.train_logger =

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率. CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片. 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率.网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- u"""

一.前言 在深度学习模型训练的过程中,常常需要实时监听并可视化一些数据,如损失值loss,正确率acc等.在Tensorflow中,最常使用的工具非Tensorboard莫属:在Pytorch中,也有类似的TensorboardX,但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom.visdom是FaceBook开发的一款可视化工具,其实质是一款在网页端的web服务器,对Pytorch的支持较好. 二.安装和启动 visdom的安装比较简单,可以直接使用pip命令. # visdom 安装指令 p

第一次,调了很久.它本来已经很OK了,同时适用CPU和GPU,且可正常运行的. 为了用于性能测试,主要改了三点: 一,每一批次显示处理时间. 二,本地加载测试数据. 三,兼容LINUX和WIN 本地加载测试数据时,要注意是用将两个pt文件,放在processed目录下,raw目录不要即可. 训练数据的定义目录是在当前目录 data/MNIST/processed目录下. 我自己弄了个下载: http://u.163.com/2FUm6N1L  提取码: XJpmqUoR 只能下载20次,过了可在

猫狗数据集的分为训练集25000张,在训练集中猫和狗的图像是混在一起的,pytorch读取数据集有两种方式,第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中,另一种是实现读取数据集类,该类继承torch.utils.Dataset,并重写__getitem__和__len__. 先将猫和狗从训练集中区分开来,分别放到dog和cat文件夹下: import glob import shutil import os #数据集目录 path = "./ml/dogs-vs-cats/train&qu

我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析,不同的更新策略对程序效率的影响. 这两个 GAN 的实现中,有两种不同的训练策略: 先训练判别器(discriminator),再训练生成器(generator),这是原始论文Generative

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为\(28*28\). 编写代码的步骤如下 载入数据集,分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型,定义损失函数,训练模型 代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variable '''下

假定我们要拟合的线性方程是:\(y=2x+1\) \(x\):[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] \(y\):[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29] import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotli

对于显存不充足的炼丹研究者来说,弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的.下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程. 实验实验代码如下: import torch from torch import cuda x = torch.zeros([3,1024,1024,256],requires_grad=True,device='cuda') print("1", cuda.memory_allocated()/1024**2) y = 5 * x print(&quo

1.首先官网上下载libtorch,放到当前项目下 2.将pytorch训练好的模型使用torch.jit.trace导出为.pt格式 import torch from skimage import io, transform, color import numpy as np import os import torch.nn.functional as F import warnings warnings.filterwarnings("ignore") device = tor

Summary on deep learning framework --- PyTorch  Updated on 2018-07-22 21:25:42  import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11  ## Version 0.1.11 ## python2.7 and cuda 8.0 sudo pip install http://

PyTorch Prerequisites - Syllabus for Neural Network Programming Series PyTorch先决条件 - 神经网络编程系列教学大纲 每个人都在发生什么事?欢迎来到PyTorch神经网络编程系列. 在这篇文章中,我们将看看做好最佳准备所需的先决条件. 我们将对该系列进行概述,并对我们将要开展的项目进行预览. 这将使我们对我们将要学习什么以及在系列结束时我们将拥有哪些技能有一个很好的了解. 不用多说,让我们直接了解细节. 此系列需要两个

整理一下看到的自定义数据读取的方法,较好的有一下三篇文章, 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了,所以需要根据数据集随机应变. 所有图片都在一个文件夹1 之前刚开始用的时候,写Dataloader遇到不少坑.网上有一些教程 分为all images in one folder 和 each class one folder.后面的那种写的人比较多,我写一下前面的这种,程式化的东西,每次不同的任务改几个参数就好. 等训练的时候写

目录 1. 前言 # 2. Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 2.1 base operations 2.2 train a classifier 3 规范化pytorch训练MNIST数据集 1. 前言   最近在学习pytorch,先照着官方的"60分钟教程"学习了一下,然后再github上找了两个star比较多的项目,自己写了一下,学习一下别人的写法. # 2. Deep Learning with PyTorch: A

PyTorch 60 分钟入门教程:PyTorch 深度学习官方入门中文教程 http://pytorchchina.com/2018/06/25/what-is-pytorch/ PyTorch 60 分钟入门教程:自动微分 http://pytorchchina.com/2018/12/25/autograd-automatic-differentiation/ PyTorch 60 分钟入门教程:神经网络 http://pytorchchina.com/2018/12/25/neural-

一段时间没有更新博文,想着也该写两篇文章玩玩了.而从一个简单的例子作为开端是一个比较不错的选择.本文章会手把手地教读者构建一个简单的Mnist(Fashion-Mnist同理)的分类器,并且会使用相对完整的Pytorch训练框架,因此对于初学者来说应该会是一个方便入门且便于阅读的文章.本文的代码来源于我刚学Pytorch时的小项目,可能在形式上会有引用一些github上的小代码.同时文风可能会和我之前看的一些外国博客有点相近. 本文适用对象: 刚入门的Pytorch新手,想要用Pytorch来完

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不

背景: pytorch从1.6版本开始,已经内置了torch.cuda.amp,采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了.本文主要从三个方面来介绍AMP: 一．什么是AMP? 二．为什么要使用AMP? 三．如何使用AMP? 四.  注意事项 正文: 一．什么是AMP? 默认情况下,大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练.2017年,NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法,该方法在训练网络时将单精度(FP32)与半精度(FP16)结合在一起,并使用相同的超参数