Swin Transformer图像分类实战指南

前言

Swin Transformer是微软亚洲研究院提出的基于窗口注意力机制的视觉Transformer模型，在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中表现出色。本文将详细介绍如何使用Swin Transformer进行图像分类任务，包括环境配置、数据准备、模型训练与评估等完整流程。

环境配置

基础环境要求

• 操作系统：推荐Linux系统
• Python版本：3.7
• CUDA版本：≥10.2
• cuDNN版本：≥7
• PyTorch版本：≥1.8.0
• torchvision版本：≥0.9.0

详细安装步骤

1. 创建并激活conda环境：

conda create -n swin python=3.7 -y
conda activate swin

2. 安装PyTorch和相关依赖：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

3. 安装其他必要库：

pip install timm==0.4.12 opencv-python==4.4.0.46 termcolor==1.1.0 yacs==0.1.8 pyyaml scipy

4. 安装窗口处理加速模块（可选）：

cd kernels/window_process
python setup.py install

数据准备

ImageNet数据集格式

Swin Transformer支持两种ImageNet数据格式：

1. 标准文件夹格式：

imagenet
├── train
│   ├── class1
│   │   ├── img1.jpeg
│   │   ├── img2.jpeg
│   ├── class2
│   │   ├── img3.jpeg
└── val
    ├── class1
    │   ├── img4.jpeg
    ├── class2
    │   ├── img6.jpeg

2. 压缩包格式（提升小文件读取效率）：

ImageNet-Zip
├── train_map.txt
├── train.zip
├── val_map.txt
└── val.zip

ImageNet-22K数据集

对于更大的ImageNet-22K数据集，需要按如下结构组织：

imagenet22k/
├── ILSVRC2011fall_whole_map_train.txt
├── ILSVRC2011fall_whole_map_val.txt
└── fall11_whole
    ├── n00004475
    ├── n00005787

模型评估

评估预训练模型的基本命令格式：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node <GPU数量> --master_port 12345 main.py --eval \
--cfg <配置文件> --resume <模型权重> --data-path <数据集路径>

例如评估Swin-Base模型：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 1 --master_port 12345 main.py --eval \
--cfg configs/swin/swin_base_patch4_window7_224.yaml --resume swin_base_patch4_window7_224.pth --data-path /path/to/imagenet

模型训练

ImageNet-1K从头训练

基本训练命令：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node <GPU数量> --master_port 12345 main.py \
--cfg <配置文件> --data-path <数据集路径> [--batch-size <批次大小>]

不同规模模型的训练示例：

1. Swin-Tiny:

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345 main.py \
--cfg configs/swin/swin_tiny_patch4_window7_224.yaml --data-path /path/to/imagenet --batch-size 128

2. Swin-Base（使用梯度累积）:

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345 main.py \
--cfg configs/swin/swin_base_patch4_window7_224.yaml --data-path /path/to/imagenet --batch-size 64 --accumulation-steps 2

实用训练技巧

1. 内存优化：

   • 使用--use-checkpoint开启梯度检查点，可节省约60%显存
   • 调整--accumulation-steps进行梯度累积

2. 数据加载优化：

   • 添加--zip参数使用压缩格式数据集
   • 使用--cache-mode part将数据集分片缓存

3. 配置调整：

   • 通过--opts覆盖配置文件参数，例如：

   --opts TRAIN.EPOCHS 100 TRAIN.WARMUP_EPOCHS 5
   

进阶应用

ImageNet-22K预训练

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345 main.py \
--cfg configs/swin/swin_base_patch4_window7_224_22k.yaml --data-path /path/to/imagenet22k --batch-size 64 --accumulation-steps 8

高分辨率微调

将224x224预训练模型微调到384x384分辨率：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345 main.py \
--cfg configs/swin/swin_base_patch4_window12_384_finetune.yaml --pretrained swin_base_patch4_window7_224.pth \
--data-path /path/to/imagenet --batch-size 64 --accumulation-steps 2

模型吞吐量测试

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 1 --master_port 12345 main.py \
--cfg configs/swin/swin_base_patch4_window7_224.yaml --data-path /path/to/imagenet --batch-size 64 --throughput --disable_amp

专家混合模型(Swin-MoE)

环境准备

安装Tutel库：

python3 -m pip install --user --upgrade git+https://github.com/microsoft/tutel@main

Swin-MoE训练示例

32专家模型在4节点32GPU上的训练：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --nnode=4 \
--node_rank=<节点序号> --master_addr=<主节点IP> --master_port 12345 main_moe.py \
--cfg configs/swinmoe/swin_moe_small_patch4_window12_192_32expert_32gpu_22k.yaml --data-path /path/to/imagenet22k --batch-size 128

SimMIM支持

自监督预训练

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 16 main_simmim_pt.py \ 
--cfg configs/simmim/simmim_pretrain__swin_base__img192_window6__800ep.yaml --batch-size 128 --data-path /path/to/imagenet/train

微调SimMIM预训练模型

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 16 main_simmim_ft.py \ 
--cfg configs/simmim/simmim_finetune__swin_base__img224_window7__800ep.yaml --batch-size 128 --data-path /path/to/imagenet --pretrained /path/to/pretrained_ckpt

结语

本文详细介绍了Swin Transformer在图像分类任务中的完整使用流程，从环境配置到模型训练评估，涵盖了标准Swin Transformer、专家混合版本以及SimMIM自监督学习方案。Swin Transformer通过其独特的窗口注意力机制，在计算效率和模型性能之间取得了良好平衡，是计算机视觉领域的重要进展。