SwinT,语义分割
时间: 2025-05-03 09:17:32 浏览: 13
### Swin Transformer (SwinT) 在语义分割中的实现与应用
#### 实现细节
对于语义分割任务,Swin Transformer 使用 UperNet 作为解码器结构,在 ADE20K 数据集上进行了实验验证[^3]。具体来说:
- **编码器**:采用 Swin Transformer 作为骨干网络,通过分层特征图提取图像的多尺度表示。
- **解码器**:利用 UperNet 解码器融合来自不同层次的特征,并最终生成像素级别的预测。
为了提高性能并减少计算成本,引入了移位窗口机制。该技术不仅增强了局部区域内的交互效果,而且显著提升了模型的整体表现,特别是在 mIoU 指标方面获得了约 +2.8 的提升。
```python
import torch.nn as nn
from mmseg.models import build_segmentor, SegDataPreprocessor
from swin_transformer import SwinTransformer
class SemanticSegmentationModel(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=19):
super().__init__()
self.backbone = SwinTransformer(
embed_dim=96,
depths=[2, 2, 6, 2],
num_heads=[3, 6, 12, 24],
window_size=7,
drop_path_rate=0.2)
self.decode_head = build_segmentor(dict(
type='UPerHead',
in_channels=[96 * 2 ** i for i in range(4)],
channels=sum([96 * 2 ** i for i in range(4)]) // 4,
dropout_ratio=0.1,
num_classes=num_classes))
self.preprocess = SegDataPreprocessor()
def forward(self, img):
feats = self.backbone(img)
out = self.decode_head(feats)
return out
```
此代码片段展示了如何构建一个基于 Swin Transformer 和 UperNet 的语义分割模型。`SwinTransformer` 类实现了 Swin Transformer 骨干网路;而 `build_segmentor` 函数则用来创建 UPerHead 解码器实例。
#### 应用场景
除了上述提到的技术特性外,Swin Transformer 还具有良好的泛化能力,适用于多种计算机视觉任务,包括但不限于语义分割。由于其强大的表达能力和高效的架构设计,使得它成为解决复杂视觉识别问题的理想选择之一[^1]。
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