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Swin Transformer（Swin这个名字代表移位窗口）最初是在arxiv中描述的，它能够作为计算机视觉的通用骨干。它基本上是一个分层的Transformer，其表示是用移位窗口计算的。移位窗口方案将自关注计算限制在不重叠的局部窗口，同时允许跨窗口连接，从而提高了效率。

论文：[《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》](http://arxiv.org/abs/2103.14030)

开源模型链接：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git

数据集（ImageNet）：http://www.image-net.org/

资源准备

1. 数据集资源下载

   ImageNet是一个不可用于商业目的的数据集，必须通过教育网邮箱注册登录后下载，请前往官方自行下载 ImageNet 2012 val。

2. 模型资源下载

   下载Swin-Transformer工程和Swin-T pytorch权重

3. 清微github modelzoo仓库下载

   git clone https://github.com/tsingmicro-toolchain/ts.knight-modelzoo.git

Knight环境准备

1. 联系清微智能获取Knight工具链版本包 ReleaseDeliverables/ts.knight-x.x.x.x.tar.gz。下面以ts.knight-3.0.0.11.build1.tar.gz为例演示。

2. 检查docker环境

   默认服务器中已安装docker（版本>=19.03）, 如未安装可参考文档ReleaseDocuments/《TS.Knight-使用指南综述_V3.0.11.pdf》。

    docker -v

3. 加载镜像

    docker load -i ts.knight-3.0.0.11.build1.tar.gz

4. 启动docker容器

    docker run -v ${localhost_dir}/ts.knight-modelzoo:/ts.knight-modelzoo -it ts.knight:3.0.0.11.build1 /bin/bash

   localhost_dir为宿主机目录。

模型移植流程

1. 量化&编译

• 模型准备

  如上述"Knight环境准备"章节所述，准备好Swin-Transformer工程及 pytorch权重文件。

• 量化数据准备

  将下载好的数据放在${localhost_dir}/ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/swin_tiny/data/imagenet/images/val，并执行valprep.sh脚本对图片进行分类。

• 模型转换函数、推理函数准备

  已提供量化依赖的模型转换和推理函数py文件: /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/swin_tiny/src/swin_tiny.py，并且Swin-Transformer工程也放到此路径下。
  

• 执行量化命令

  在容器内执行如下量化和编译命令，具体量化、编译参数可见 swin_tiny_config.json。

  Knight --chip TX5368AV200 build --run-config data/swin_tiny_config.json

• 量化后模型推理

  Knight --chip TX5368AV200 quant --run-config data/swin_tiny_infer_config.json

2. 仿真

#准备bin数据
python src/make_image_input_onnx.py --input data/demo.jpg --outpath /TS-KnightDemo/Output/swin_tiny/npu
#仿真
Knight --chip TX5368AV200 run --run-config data/swin_tiny_config.json
#仿真输出txt文件转numpy
show_sim_result --sim-data /TS-KnightDemo/Output/swin_tiny/npu/result-*_p.txt --save-dir /TS-KnightDemo/Output/swin_tiny/npu/
#模型后处理
python src/post_process.py --numpys /TS-KnightDemo/Output/swin_tiny/npu/result-*_p.npy

3. 性能分析

Knight --chip TX5368AV200 profiling --run-config data/swin_tiny_config.json

4. 仿真库

5. 板端部署

支持芯片情况

版本说明

2023/11/23 第一版

LICENSE

ModelZoo Edge 的 License 具体内容请参见LICENSE文件

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