Swin Transformer 实现图像分类
Swin Transformer 是一种基于Transformer架构的深度学习模型,由Pengchao Zhang等人在2021年提出,主要用于计算机视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割。相较于传统的卷积神经网络(CNN),Swin Transformer 引入了局部窗口自注意力机制,能够更好地捕捉图像中的空间依赖关系,同时保持较低的计算复杂度。 在本项目中,你将找到一个完整的Swin Transformer实现,用于图像分类任务。项目包括以下文件: 1. `class_indices.json`:这是一个字典文件,它将类别ID与对应的类别名称映射起来,对于理解和处理预测结果非常有用。 2. `README.md`:这是项目说明文件,可能包含了项目的安装指南、使用方法以及作者的联系方式,便于用户了解项目详情。 3. `mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_1x.pth` 和 `swin_tiny_patch4_window7_224.pth`:这些都是预训练权重文件,分别对应不同的Swin Transformer配置。这些权重可以在模型初始化时加载,使得模型可以直接在新数据上进行预测或微调。 4. `model.py`:此文件包含了Swin Transformer模型的定义,包括网络结构和前向传播逻辑。你可以在这里查看Swin Transformer的具体实现细节,如窗口划分、层次化特征提取等。 5. `utils.py`:这个文件通常包含一些辅助函数,如数据加载、模型保存/加载、损失计算等功能,是实现项目功能的重要部分。 6. `create_confusion_matrix.py`:这是一个用于生成混淆矩阵的脚本,可以评估模型的性能,通过比较预测类别和真实类别来分析模型的错误分布。 7. `train.py`:训练脚本,其中包含了数据加载、模型训练、验证和保存模型的逻辑。用户可以通过修改参数来调整训练设置。 8. `select_incorrect_samples.py`:该脚本用于从验证集中挑选模型预测错误的样本,有助于分析模型的弱点并优化模型。 9. `predict.py`:预测脚本,可以对新的图像数据进行分类预测,是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤。 要使用这个项目,你需要具备Python编程基础,了解深度学习的基本概念,并熟悉PyTorch框架。确保已安装所有必要的库,如PyTorch、torchvision等。然后,根据`README.md`中的指示运行`train.py`进行模型训练,或者使用`predict.py`加载预训练模型进行预测。如果你在过程中遇到问题,可以通过交流与作者沟通。 Swin Transformer在图像分类中的应用展示了Transformer架构在计算机视觉领域的强大能力,尤其在处理复杂的图像结构和关系时表现优秀。通过这个项目,你可以深入理解Swin Transformer的工作原理,并将其应用于自己的项目中。