在mmdetecion第二代中,用swin transformer作为FCOS的backbone后,模型检测效果不如未修改的
时间: 2024-05-29 17:16:18 浏览: 17
这可能是因为在使用Swin Transformer作为FCOS的backbone时,需要对其进行适当的调整和优化,以适应特定的任务。以下是一些可能的优化方向:
1. 调整backbone的层数和特征图的大小:Swin Transformer在原始实现中使用了较深的层数和较大的输入分辨率,但在特定任务中可能需要进行调整。可以尝试减少层数和/或减小特征图的大小来减少计算量,或者尝试增加层数和/或增加特征图的大小来提高模型的表达能力。
2. 优化学习率和训练策略:在使用Swin Transformer作为backbone时,需要对学习率和训练策略进行适当的调整。可以尝试使用更慢的学习率或更长的训练时间来确保模型充分收敛。
3. 调整检测头:FCOS检测头的设计可能需要调整以适应Swin Transformer的特性。可以尝试使用更适合Swin Transformer特征的检测头设计,例如更大的anchor或更高的阈值。
4. 数据增强:数据增强可以帮助模型更好地学习特定任务。可以尝试使用更适合Swin Transformer的数据增强方法,例如更多的缩放和旋转变换。
需要注意的是,Swin Transformer作为backbone的模型调整和优化是一个复杂的过程,需要进行反复实验和调整才能达到最优效果。
相关问题
可以用swin transformer替换FCOS的backbone吗
是的,Swin Transformer可以用来替换FCOS的backbone。FCOS是基于Faster R-CNN的目标检测器,需要一个强大的backbone网络来提取图像特征。而Swin Transformer是一种高效的Transformer架构,已经在多项计算机视觉任务中取得了优异的结果。因此,使用Swin Transformer替换FCOS的backbone可能会提高FCOS的检测性能。不过,在实际应用中,需要考虑Swin Transformer与FCOS之间的相互适配以及计算资源等方面的问题。
swin transformer作为backbone
Swin Transformer作为backbone在计算机视觉任务中具有很高的性能。它是一种基于Transformer的网络架构,通过将输入图像分割成多个Patch,并使用Transformer模块对这些Patch进行处理来提取特征。Swin Transformer的网络结构包括多个阶段(Stage),每个阶段都包含多个Swin Transformer块。
在Swin Transformer中,Patch Merging模块的作用是进行降采样,通过该模块后,特征图的形状会减小一倍,通道数会增加一倍。这个模块类似于YOLOX或Yolov5中的Fcous模块。Patch Merging模块存在于Stage2到Stage4中。
Swin Transformer的输入是一个H×W×3的图像,经过Patch Partition和Linear Embedding后,形状和通道维度会变为(H/4,W/4,48)。然后,类似于ResNet,不同的阶段对特征图进行降采样,形状缩小的同时通道数会扩展相同的倍数。这样做的目的是为了获得更大的感受野和丰富每个特征点对应原图上的特征信息。
Swin Transformer一共有四个模型,从Tiny、Small、Basic到Large。以Swin-T为例,其中的concat4×4、96-d、LN操作代表Patch Partition和Linear Embedding操作,其和Patch Merging模块一样。其中,concat4×4表示将高和宽下采样四倍,96-d表示Linear Embedding将通道数变为96,LN表示layer norm。win.sz代表window size即窗口大小,dim 96代表通过Swin-Transformer Block输出的特征通道维度为96,head 3代表Multi-Head Self-attention的头数。
此外,Swin Transformer还利用相对位置索引矩阵来计算注意力,通过对索引矩阵进行一系列操作,得到相对位置偏置表,用于Attention计算中的B矩阵。这个表是网络训练过程中真正要训练的参数,且只要窗口大小是固定的,一元索引矩阵的值就是固定的。
综上所述,Swin Transformer作为backbone在计算机视觉任务中通过分割图像为Patch并使用Transformer模块进行特征提取,具有较高的性能和灵活性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [检测分割算法改进(篇五) 引入Swin Transformer做检测网络Backbone](https://blog.csdn.net/qq_42308217/article/details/122861881)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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