【源码】基于Transformer的图像识别系统

项目简介

本项目以Vision Transformer（ViT）为核心，该模型表明在充足数据上预训练时，无需CNN，直接用Transformer模型就能出色解决视觉问题，打破了计算机视觉与自然语言处理在模型层面的壁垒。ViT把图片分割成多个固定大小的patch，转换为线性嵌入后输入Transformer进行有监督训练，将计算机视觉问题当作NLP问题处理。

项目的主要特性和功能

1. 跨领域融合：打破计算机视觉和自然语言处理的模型壁垒，实现两领域融合。
2. 数据依赖与优势：在大规模数据集预训练后迁移到中小数据集，能获与最佳CNN媲美的结果，且训练资源需求少。
3. 独特处理方式：将图片分割成固定大小的patch，经线性投射层获特征，再送Transformer Encoder处理。
4. 多种架构对比：提供纯ViT模型、混合模型（前CNN后Transformer），并与传统ResNet对比试验。
5. 微调功能：支持预训练模型微调，但调整图像输入尺寸有局限，可通过2 - d插值临时解决。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目源码文件，使用步骤如下： 1. 环境配置：依据项目依赖，安装所需编程语言及相关库，如Python和对应的深度学习框架（如PyTorch）。 2. 数据准备：准备用于训练和测试的图像数据集。若预训练，确保数据集图片数量至少约14 million；若微调，准备好对应中小数据集。 3. 模型训练：运行源码中的训练脚本，选择合适的模型架构（ViT、混合模型等）和训练参数，开始训练模型。 4. 模型评估：用测试数据集评估训练好的模型，查看性能指标。 5. 模型微调（可选）：若需微调预训练好的模型，修改相关参数并运行微调脚本。注意调整图像输入尺寸时可能需进行2 - d插值处理。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】