CSWin Transformer 使用教程
项目介绍
CSWin Transformer(Cross-Shaped Window Transformer)是由微软研究院开发的一种高效的视觉Transformer模型。它通过引入交叉形状的窗口自注意力机制,显著降低了计算复杂度,同时保持了强大的建模能力。CSWin Transformer适用于多种视觉任务,包括图像分类、目标检测和语义分割。
项目快速启动
环境准备
首先,确保你已经安装了Python和PyTorch。然后,克隆CSWin Transformer的GitHub仓库并安装所需的依赖包。
git clone https://github.com/microsoft/CSWin-Transformer.git
cd CSWin-Transformer
bash install_req.sh
训练模型
以下是一个简单的训练脚本示例,用于训练CSWin Transformer模型进行图像分类任务。
bash train.sh 8 --data <data_path> --model CSWin_64_12211_tiny_224 -b 256 --lr 2e-3 --weight-decay 0.05 --amp --img-size 224 --warmup-epochs 20 --model-ema-decay 0.99984 --drop-path 0.2
微调模型
如果你已经有了预训练模型,可以使用以下脚本进行微调。
bash finetune.sh 8 --data <data_path> --model CSWin_96_24322_base_384 -b 32 --lr 5e-6 --min-lr 5e-7 --weight-decay 1e-8 --amp --img-size 384 --warmup-epochs 0 --model-ema-decay 0.9998 --finetune <pretrained_model_path> --epochs 20 --mixup 0.1 --cooldown-epochs 10 --drop-path 0.7 --ema-finetune --lr-scale 1 --cutmix 0.1
应用案例和最佳实践
图像分类
CSWin Transformer在ImageNet-1K数据集上表现出色,可以在较少的计算资源下达到高精度。以下是一个使用CSWin Transformer进行图像分类的示例代码。
import torch
from cswin_transformer import CSWinTransformer
# 加载预训练模型
model = CSWinTransformer(pretrained=True)
# 加载图像
image = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 前向传播
output = model(image)
# 输出分类结果
print(output)
目标检测
CSWin Transformer也可以用于目标检测任务。以下是一个使用CSWin Transformer作为骨干网络的Mask R-CNN示例。
from detectron2.modeling import build_model
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2 import model_zoo
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
cfg.MODEL.BACKBONE.NAME = "build_cswin_fpn_backbone"
model = build_model(cfg)
典型生态项目
Detectron2
Detectron2是Facebook AI Research推出的一个目标检测和分割框架,支持多种模型和算法。CSWin Transformer可以作为其骨干网络,提升检测和分割性能。
MMDetection
MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱,支持多种检测模型。CSWin Transformer可以集成到MMDetection中,用于各种视觉任务。
TIMM
TIMM(PyTorch Image Models)是一个包含多种图像模型的库,CSWin Transformer可以作为其中的一种模型,方便用户进行图像分类任务。
通过以上教程,你可以快速上手CSWin Transformer,并在各种视觉任务中应用它。
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