1、文件说明

Model.py：构建模型
My_dataset.py：数据集处理
Predict.py：预测图片分类类别
Train.py：训练网络
Utils.py：

2、项目结构和函数设计

Model.py 的类

class DropPath(nn.Module)def forward(self, x)
class PatchEmbed(nn.Module)def forward(self, x)
class PatchMerging(nn.Module):def forward(self, x, H, W)
class Mlp(nn.Module):def forward(self, x):
class WindowAttention(nn.Module):def forward(self, x, mask: Optional[torch.Tensor] = None):
class SwinTransformerBlock(nn.Module):def forward(self, x, attn_mask):
class BasicLayer(nn.Module):def create_mask(self, x, H, W):def forward(self, x, H, W):
class SwinTransformer(nn.Module):def _init_weights(self, m):def forward(self, x)

Model.py 的函数

def drop_path_f(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False)
def window_partition(x, window_size: int)
def window_reverse(windows, window_size: int, H: int, W: int)
def swin_tiny_patch4_window7_224(num_classes: int = 1000, **kwargs):
def swin_small_patch4_window7_224(num_classes: int = 1000, **kwargs):
def swin_base_patch4_window7_224(num_classes: int = 1000, **kwargs):
def swin_base_patch4_window12_384(num_classes: int = 1000, **kwargs):
def swin_base_patch4_window7_224_in22k(num_classes: int = 21841, **kwargs):
def swin_base_patch4_window12_384_in22k(num_classes: int = 21841, **kwargs):
def swin_large_patch4_window7_224_in22k(num_classes: int = 21841, **kwargs):
def swin_large_patch4_window12_384_in22k(num_classes: int = 21841, **kwargs):

My_dataset.py只有类

class MyDataSet(Dataset):
---def __len__(self):
---def __getitem__(self, item):@staticmethod
---def collate_fn(batch):

Predict.py只有函数

def main():
if __name__ == '__main__':main()

Train.py只有函数

def main(args):
if __name__ == '__main__':。。。main(opt)

Utils.py只有函数

def read_split_data(root: str, val_rate: float = 0.2):
def plot_data_loader_image(data_loader):
def write_pickle(list_info: list, file_name: str):
def read_pickle(file_name: str) -> list:
def train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device, epoch):
@torch.no_grad()
def evaluate(model, data_loader, device, epoch):

Swin-Transformer 论文代码介绍

1 开发环境

 Python 3.6
 torch 1.7.1
 GPU

2 功能设计

实验数据集的说明：
数据来源
http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
5类花的图片做分类：
3670 images were found in the dataset.
2939 images for training.
731 images for validation.

Daisy：菊花
Dandelion：蒲公英
Roses：玫瑰
Sunflowers：向日葵
Tulips：郁金香

3 、文件说明

Model.py：构建模型
My_dataset.py：数据集处理
Predict.py：预测图片分类类别
Train.py：训练网络
Utils.py：功能类函数
Model.py 的类
DropPath：设置各模块内的dropout率
PatchEmbed：对图片像素进行划分patch
PatchMerging：对图进行petch的拼接和线性映射
Mlp：SwinTransformerBlock后面一段的使用的
WindowAttention：window内部计算attention
SwinTransformerBlock：构建单个SwinTransformerBlock模型，该模型中含有W-MSA和SW-MSA两个模块
SwinTransformer：构建整个分类模型，这个类调用其他类，共同组成整个模型，从Patchpartion到LinearEmbedding（即类PatchEmbed），到四个SwinTransformerBlock，以及在SwinTransformerBlock中使用是否使用PatchMerging，经过四个阶段的SwinTransformerBlock之后输出展平的向量。
Model.py 的函数
window_partition：对特征图进行划分，划分成一个一个没有重叠的window
window_reverse：将window还原成特征图
定义各种模型，用于实例化模型
swin_tiny_patch4_window7_224
swin_small_patch4_window7_224
swin_base_patch4_window7_224
swin_base_patch4_window12_384
swin_base_patch4_window7_224_in22k
swin_base_patch4_window12_384_in22k
swin_large_patch4_window7_224_in22k
swin_large_patch4_window12_384_in22k
My_dataset.py只有类
MyDataSet(Dataset)：构建获取数据集中元素和大小的方法
@staticmethod
collate_fn(batch)：用于单独调用使用，将一个批次的图片转为向量并拼在一起
Predict.py只有函数
main()：创建预测图片类别的函数，展示预测的图片以及被预测图片属于每个类别的概率
if name == ‘main’:
main()
开始预测
Train.py只有函数
main(args)
获取训练集和验证集，对图片进行处理，调整两个数据集中图片的大小，实例化模型，训练模型，保存模型。
自定义参数，解析参数，调用并执行main(args)，训练分类模型
Utils.py只有函数
read_split_data：读取图片和图片的类别，划分训练集和验证集
train_one_epoch：
定义损失函数：torch.nn.CrossEntropyLoss()
进行一个epoch的训练，返回损失和精确率
Evaluate

4 流程

运行train.py训练模型，训练了个epoch，最高精确率可到96.6%

5 效果演示

运行predict.py对单独一张图片进行预测类别

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