Swin Transformer v2实战：图像分类的全新利器

人工智能

2023-02-18 19:08:45

Swin Transformer v2：图像分类的革命性突破

图像分类是计算机视觉领域的一项基础任务，其广泛应用于各种行业，例如图像识别、目标检测和场景理解。随着深度学习的蓬勃发展，图像分类模型的性能不断提升。Swin Transformer v2，作为该领域最新的突破，彻底改变了图像分类的格局。

Swin Transformer v2 的优势

Swin Transformer v2 在解决大型视觉模型训练和应用中的三个主要难题方面取得了突破：

训练稳定性： 采用创新的训练方法，增强了模型的训练稳定性，加快收敛速度。
计算成本： 利用新的计算优化技术，显著降低了模型的计算开销，使其可以在更小的 GPU 上进行训练。
准确度： 在 ImageNet 等广泛的图像数据集上，Swin Transformer v2 屡创佳绩，展示了其卓越的准确性，成为图像分类领域的顶尖模型。

实践应用：图像分类

要利用 Swin Transformer v2 进行图像分类，我们使用 PyTorch 作为深度学习框架，ImageNet 作为训练数据集：

1. 依赖项安装

pip install torch torchvision timm

2. 数据加载

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

train_dataset = datasets.ImageNet("/path/to/train", transform=transforms.ToTensor())
val_dataset = datasets.ImageNet("/path/to/val", transform=transforms.ToTensor())

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=128, shuffle=True)

3. 模型定义

import timm

model = timm.create_model("swin_v2_base", pretrained=True)
for param in model.parameters()[:10]:
    param.requires_grad = False

4. 模型训练

import torch.optim as optim

optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        images, labels = batch
        images = images.cuda()
        labels = labels.cuda()
        outputs = model(images)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        print(f"Epoch: {epoch}, Loss: {loss.item()}")

5. 模型评估

model.eval()

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for batch in val_loader:
        images, labels = batch
        images = images.cuda()
        labels = labels.cuda()
        outputs = model(images)
        predictions = torch.argmax(outputs, dim=1)
        correct += (predictions == labels).sum().item()
        total += labels.size(0)

accuracy = correct / total
print(f"Accuracy: {accuracy}")