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掌握Swin Transformer原理

掌握Swin Transformer的PyTorch实现代码

掌握Swin Transformer的图像分类的项目实战方法

适用人群

希望学习Swin Transformer原理和PyTorch实现代码的学员

课程介绍

Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。 Swin Transformer是在ViT基础上发展而来,是Transformer应用于CV(计算机视觉)领域又一里程碑式的工作。它可以作为通用的骨干网络,用于图片分类的CV任务,以及下游的CV任务,如目标检测、实例分割、语义分割等,并取得了SOTA的成果。Swin Transformer获得了ICCV 2021的最佳论文奖。

本课程对Swin Transformer的原理与PyTorch实现代码进行精讲,来帮助大家掌握其详细原理和具体实现;并且使用Swin Transformer17个类别花朵数据集进行图片分类的项目实战。  

Ÿ   原理精讲部分包括:Transformer的架构概述、TransformerEncoder TransformerDecoderSwin Transformer的网络架构、Patch MergingSW-MSARelative Position BiasMSAW-MSA计算量分析、实验结果及性能。 

Ÿ   项目实战部分包括:安装软件环境和PyTorch、安装Swin-Transformer、数据集自动划分、修改配置文件、训练数据集、测试训练出的网络模型。

Ÿ   代码精讲部分使用PyCharmSwin TransformerPyTorch代码进行逐行解读,包括:PatchEmbedSwinTransformerBlockPatchMerging、推理过程和训练过程实现代码解读。

 

相关课程:

Transformer原理与代码精讲(PyTorchhttps://edu.csdn.net/course/detail/36697

Transformer原理与代码精讲(TensorFlowhttps://edu.csdn.net/course/detail/36699

ViTVision Transformer)原理与代码精讲 https://edu.csdn.net/course/detail/36719

DETR原理与代码精讲 https://edu.csdn.net/course/detail/36768

Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集 https://edu.csdn.net/course/detail/36585

Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集 https://edu.csdn.net/course/detail/36586

 

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