video swin transformer复现
时间: 2023-10-28 22:01:59 浏览: 113
为了复现Video Swin Transformer,您需要进行以下步骤:
1. 配置环境:确保您的环境中安装了CUDA10.2和Python3.6,并创建一个新的虚拟环境用于Video Swin Transformer。您可以使用以下命令创建并激活虚拟环境:
```
conda create --name swin python=3.6 -y
conda activate swin
```
2. 获取Swin Transformer的完整代码:您可以使用提供的代码来实现图像分类。这个代码已经自带了预训练权重和数据集,方便您使用。您可以直接使用相对路径进行运行,不需要进行任何修改。代码可以用于参加比赛项目、毕业设计等。
3. 实现Video Swin Transformer的具体步骤:
首先,将视频的每一帧输入到Patch Partition模块中进行分块。每个Patch由4x4个相邻像素组成,如果输入的是RGB三通道图像,那么每个Patch就有16个像素。然后通过Linear Embedding层对每个像素的channel数据做线性变换,将48维的数据映射到C维度上。在源码中,Patch Partition和Linear Embedding使用一个卷积层进行实现。具体的代码实现可以参考以下示例:
```python
import paddle
import paddle.nn as nn
class PatchEmbedding(nn.Layer):
def __init__(self, patch_size=4, embed_dim=96):
super().__init__()
self.patch_embed = nn.Conv2D(3, out_channels=96, kernel_size=4, stride=4)
self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim)
def forward(self, x):
x = self.patch_embed(x) # [B, embed_dim, h, w]
x = x.flatten(2) # [B, embed_dim, h*w]
x = x.transpose([0, 2, 1])
x = self.norm(x)
return x
```
另外,还需要进行Patch Merging的步骤,具体的实现可以参考代码中的示例。Patch Merging的目的是将经过Patch Partition的图像重新合并,以得到更高层次的特征表示。
这样,您就可以根据提供的代码和步骤来复现Video Swin Transformer了。