Swin-Transformer预训练权重
时间: 2025-05-05 08:03:05 浏览: 54
### Swin Transformer 预训练权重下载
Swin Transformer 是一种基于分层结构的视觉Transformer模型,其设计允许捕获多尺度的信息[^2]。为了实现高效的目标检测或其他下游任务,通常会使用预训练好的权重来初始化模型参数。
#### 官方资源
官方 GitHub 仓库提供了多种版本的 Swin Transformer 的预训练权重文件。这些权重是在 ImageNet 数据集上进行预训练得到的,适用于不同的分辨率和应用场景。可以通过以下链接访问:
- **GitHub 地址**: [https://github.com/microsoft/Swin-Transformer](https://github.com/microsoft/Swin-Transformer)
在该页面中,“MODEL ZOO”部分列出了不同配置下的预训练模型及其对应的权重文件。常见的几种变体包括:
- `swin_tiny_patch4_window7_224`: 小规模模型,适合快速实验。
- `swin_small_patch4_window7_224`: 中等规模模型,提供更好的精度与速度平衡。
- `swin_base_patch4_window7_224`: 较大模型,在更高分辨率的任务中有更优表现。
- `swin_large_patch4_window7_224`: 大规模模型,计算成本较高但性能最佳。
每种模型都附带了 `.pth` 格式的权重文件以及详细的 README 文件说明如何加载并应用于具体项目中[^1]。
#### 使用方法
当利用 MMDetection 或其他框架构建目标检测网络时,可以指定路径加载上述预训练权重作为骨干网初始状态字典的一部分。例如,在 mmdetection 的配置文件中设置如下字段即可完成自动下载与应用过程:
```python
model = dict(
backbone=dict(
type='SwinTransformer',
embed_dims=96,
depths=[2, 2, 6, 2],
num_heads=[3, 6, 12, 24],
window_size=7,
mlp_ratio=4.,
qkv_bias=True,
qk_scale=None,
drop_rate=0.,
attn_drop_rate=0.,
drop_path_rate=0.2,
patch_norm=True,
init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='https://download.openmmlab.com/mmclassification/v0/swin-transformer/swin_tiny_224_b16x64_300e_imagenet_20210616_090925-66df6be6.pth') # 替换为你需要的具体url地址
)
)
```
此代码片段展示了如何定义一个带有 Swin Transformer 主干的基础YOLOv3或者Faster R-CNN架构,并指定了预训练权重视图用于迁移学习目的[^3]。
#### 注意事项
- 下载前确认所选模型尺寸是否匹配实际需求;
- 如果计划微调至特定领域,则需考虑源域差异可能带来的影响;
- 对于自定义数据集上的训练,请调整超参以适应新情况;
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