1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/milixiang-Swin-Transformer

Присоединиться к Gitlife
Откройте для себя и примите участие в публичных проектах с открытым исходным кодом с участием более 10 миллионов разработчиков. Приватные репозитории также полностью бесплатны :)
Присоединиться бесплатно
Клонировать/Скачать
Внести вклад в разработку кода
Синхронизировать код
Отмена
Подсказка: Поскольку Git не поддерживает пустые директории, создание директории приведёт к созданию пустого файла .keep.
Loading...
README.md

Локальные реляционные сети версии 2 (LR-Net V2)

Эта ветка представляет собой улучшенную реализацию «Локальных реляционных сетей для распознавания изображений (LR-Net)». В оригинальной LR-Net используется слой самовнимания на основе скользящего окна, чтобы заменить слои свёртки размером $3x3$ в архитектуре ResNet. В этой улучшенной реализации этот слой применяется в более сильной общей архитектуре на базе трансформаторов, получившей название LR-Net V2. Мы предоставляем ядра CUDA для локальных реляционных слоёв. Обучающие скрипты и предварительно обученные модели будут предоставлены в будущем.

Установка

cd ops/local_relation
python setup.py build_ext --inplace

Цитирование «Локальных реляционных сетей»

@inproceedings{hu2019local,
  title={Local relation networks for image recognition},
  author={Hu, Han and Zhang, Zheng and Xie, Zhenda and Lin, Stephen},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
  pages={3464--3473},
  year={2019}
}
@article{liu2021Swin,
  title={Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows},
  author={Liu, Ze and Lin, Yutong and Cao, Yue and Hu, Han and Wei, Yixuan and Zhang, Zheng and Lin, Stephen and Guo, Baining},
  journal={arXiv preprint arXiv:2103.14030},
  year={2021}
}

Вклад

Этот проект приветствует вклад и предложения. Большинство вкладов требуют от вас согласия с Лицензионным соглашением участника (CLA), заявляющим, что у вас есть право и вы фактически предоставляете нам права на использование вашего вклада. Для получения подробной информации посетите https://cla.opensource.microsoft.com.

Когда вы отправляете запрос на вытягивание, бот CLA автоматически определит, нужно ли вам предоставить CLA, и соответствующим образом украсит PR (например, проверка статуса, комментарий). Просто следуйте инструкциям, предоставленным ботом. Вам нужно будет сделать это только один раз во всех репозиториях, использующих нашу CLA.

В этом проекте принят Кодекс поведения Microsoft с открытым исходным кодом. Дополнительную информацию см. в FAQ по Кодексу поведения или свяжитесь с opencode@microsoft.com с любыми дополнительными вопросами или комментариями.

Торговые марки

Этот проект может содержать торговые марки или логотипы проектов, продуктов или услуг. Уполномоченное использование торговых марок или логотипов Microsoft регулируется и должно соответствовать Руководству по торговым маркам и брендам Microsoft. Использование торговых марок или логотипов Microsoft в модифицированных версиях этого проекта не должно вызывать путаницы или подразумевать спонсорство Microsoft. Любое использование товарных знаков или логотипов третьих лиц регулируется политикой этих третьих сторон.

Комментарии ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

Введение

Local Relation Networks for Image Recognition (LR-Net) Развернуть Свернуть
Python и 3 других языков
MIT
Отмена

Обновления

Пока нет обновлений

Участники

все

Недавние действия

Загрузить больше
Больше нет результатов для загрузки
1
https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/milixiang-Swin-Transformer.git
git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/milixiang-Swin-Transformer.git
oschina-mirror
milixiang-Swin-Transformer
milixiang-Swin-Transformer
LR-Net