persformer用自己的数据集训练
时间: 2023-07-11 12:56:18 浏览: 156
Persformer是一种基于Transformer的模型,它可以被用于自然语言处理、计算机视觉和其他领域。如果你想用自己的数据集来训练Persformer模型,你需要按照以下步骤进行操作:
1. 收集和整理数据集,确保数据集中的数据格式符合Persformer模型的输入要求。
2. 安装并配置适当的深度学习框架,例如PyTorch或TensorFlow。
3. 下载和预处理Persformer模型的代码和预训练模型。
4. 使用您的数据集对Persformer模型进行微调或重新训练,以便模型能够更好地适应您的数据集。
5. 使用评估指标对模型进行评估,并进行必要的调整和优化。
需要注意的是,训练一个有效的模型需要大量的计算资源和时间,并且需要一定的深度学习知识和经验。如果您没有足够的资源和经验,可以考虑使用已经训练好的模型或寻求专业人士的帮助。
相关问题
Persformer
PersFormer是一种端到端单目3D车道检测器,它利用透视Transformer实现前视图到BEV(鸟瞰)图的转换。它的总体思想是使用IPM中的坐标变换矩阵作为参考,通过关注前视图特征中的相关区域(局部上下文)来生成BEV特征表示。PersFormer采用统一的2D/3D锚定设计和同时检测2D/3D车道的辅助任务,解决了自主驾驶场景中车道布局不准确的问题。它还发布了一个大规模真实世界3D车道数据集:OpenLane,其中包含高质量的注释和场景多样性。PersFormer的整体结构由主干、透视Transformer和车道检测头三部分组成。主干输入为固定大小的图片,生成多尺度的前视图特征。透视Transformer将这些特征作为输入,并利用相机的内部和外部参数生成BEV特征,而不是简单地一对一地投影。[1][2][3]
persformer代码讲解
Performer是一种极速的自注意力机制,它通过使用低秩近似技术来减少计算量。下面是一个简单的Performer实现的代码示例:
```python
import torch
from torch import nn
class PerformerAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim, heads=8, dim_head=64, dropout=0.0):
super().__init__()
inner_dim = dim_head * heads
self.heads = heads
self.scale = dim_head ** -0.5
self.to_qkv = nn.Linear(dim, inner_dim * 3, bias=False)
self.to_out = nn.Linear(inner_dim, dim)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
b, n, _, h = *x.shape, self.heads
qkv = self.to_qkv(x).chunk(3, dim=-1)
q, k, v = map(lambda t: torch.einsum('b n d, b n e -> b d e', t.reshape(b, n, h, -1), self.scale), qkv)
dots = torch.einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k)
attn = dots.softmax(dim=-1)
out = torch.einsum('b i j, b j d -> b i d', attn, v)
out = out.reshape(b, n, -1)
out = self.to_out(out)
out = self.dropout(out)
return out
```
在这个实现中,我们首先定义了一个PerformAttention类,它继承自nn.Module。在__init__函数中,我们定义了一些参数,包括输入张量的维度dim,头的数量heads,每个头的维度dim_head以及dropout率。然后,我们使用一个线性层self.to_qkv来将输入x转换为查询、键和值。我们还定义了一个线性层self.to_out来将输出转换回原始维度。我们对查询和键进行了缩放,然后计算了点积得分dots,并对其进行softmax操作以获得注意力分布。最后,我们将注意力分布乘以值,并使用self.to_out将输出转换回原始维度。我们还可以选择在输出上应用dropout。
这个实现是一个简单的版本,但是如果需要更高效的实现,可以使用一些低秩近似技术,如Fast Attention Via Positive Orthogonal Random Features (Lin et al., 2021)。