Swin Transformer原理与代码精讲 无加密带资料

Swin Transformer原理与代码精讲 无加密带资料

Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了先进的成果。 Swin Transformer是在ViT基础上发展而来，是Transformer应用于CV（计算机视觉）领域又一里程碑式的工作。它可以作为通用的骨干网络，用于图片分类的CV任务，以及下游的CV任务，如目标检测、实例分割、语义分割等，并取得了SOTA的成果。Swin Transformer获得了ICCV 2021的Best Paper奖。

本课程对Swin Transformer的原理与PyTorch实现代码进行精讲，来帮助大家掌握其详细原理和具体实现；并且使用Swin Transformer对17个类别花朵数据集进行图片分类的项目实战。

具体内容包括：
原理精讲部分包括：Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、Swin Transformer的网络架构、Patch Merging、SW-MSA、Relative Position Bias、MSA与W-MSA计算量分析、实验结果及性能。
项目实战部分包括：安装软件环境和PyTorch、安装Swin-Transformer、数据集自动划分、修改配置文件、训练数据集、测试训练出的网络模型。
代码精讲部分使用PyCharm对Swin Transformer的PyTorch代码进行逐行解读，包括：PatchEmbed、SwinTransformerBlock、PatchMerging、推理过程和训练过程实现代码解读。

目录：
1 课程介绍.mp4
2 Transformer的架构概述.mp4
3 Transformer的Encoder.mp4
4 Transformer的Decoder.mp4
5 Swin Transformer的网络架构.mp4
6 Swin Transformer的Patch Merging.mp4
7 Swin Transformer的SW-MSA.mp4
8 Swin Transformer的Relative Posi.mp4
9 Swin Transformer的MSA计算量分析.mp4
10 Swin Transformer的W-MSA计算量分析.mp4
11 Swin Transformer的实验结果及性能.mp4
12 安装软件环境和PyTorch.mp4
13 Swin Transformer图像分类实战.mp4
14 代码精讲1-PatchEmbed.mp4
15 代码精讲2-SwinTransformerBlock.mp4
16 代码精讲3-PatchMerging.mp4
17 代码精讲4-推理过程.mp4
18 代码精讲5-训练过程.mp4
SwinTransformer原理与代码精讲.zip