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简介：这是一份基于SwinTransformer与DCA注意力改进的5种基础面料多分类实战项目，面向希望系统掌握图像分类流程的PyTorch初学者与研究者。资源共1978个文件，含1969张jpg面料图像、4个Python脚本、3个pyc缓存文件、1份docx项目说明书及若干配置文本，压缩包约63MB，结构清晰便于直接复现。代码按train.py、data_utils.py、train_utils.py模块化组织，覆盖数据预处理、模型训练与评估全流程：训练集采用随机裁剪、水平翻转及颜色增强，统一缩放到224×224；支持GPU加速，实时记录损失、准确率、精确率、召回率、特异度与F1六项指标，并动态保存最优权重至checkpoints，同时输出包含六项指标对比的训练曲线图与日志，便于诊断过拟合。内置DCA注意力改进的SwinTransformer模型，结合项目说明书中的设计思路与实验说明，可帮助理解注意力机制在细粒度面料分类中的效果。已有46人学习，适合作为深度学习分类任务的完整实战参考。

1. 面料多分类为什么值得用SwinTransformer+DCA注意力改造

把 SwinTransformer 和 DCA 注意力放在同一张网络里做面料分类，不是炫技。基础面料（棉、麻、丝、毛、涤纶）的视觉差异集中在纹理周期性和纤维走向上，普通 ResNet 会被局部纹理带偏，而 SwinTransformer 的窗口自注意力天然适合捕捉中等尺度纹理模式，但它的通道响应比较平。DCA 注意力在这里做的事，是补上通道和空间两个维度的动态重标定。这篇文章不讲花架子，按“原理 -> 数据 -> 训练 -> 评估”的顺序，给你一份能直接跑的 5 类面料多分类完整代码和数据集组织方式，顺带说清项目说明书里哪些内容对甲方真正有用。

2. 从SwinTransformer到DCA注意力：核心原理与改进点

2.1 SwinTransformer 的核心机制：窗口自注意力与移位窗口

SwinTransformer 先把图像切成一格格的 patch，然后在一个固定窗口内计算自注意力。窗口里的像素数量是固定的，计算复杂度不会随图像尺寸平方上涨，这是它比 ViT 更适合做高分辨率纹理分类的核心原因。面料分类里最常见的误判，是棉和麻这种都有“经纬纱线”特征的类别，窗口自注意力天然限制了注意力范围，让模型先看到局部的纤维结构，再靠下一层 Shifted Window 把不同窗口的信息串起来，从而形成跨窗口的周期性纹理描述。

以 ImageNet 预训练的 Swin-T 为例，我用得最多的一组配置是：patch_size=4、embed_dim=96、depths=[2,2,6,2]、num_heads=[3,6,12,24]、window_size=7。输入 224x224 的图像，第一层窗口大概覆盖 14x14 像素区域，正好能框住几根纱线的交叉点。把window_size调大到 12 不一定更好，因为面料纹理的重复周期通常在几个像素到几十个像素之间，窗口太大反而会把不同周期的纹理混在一起。下表是我实际经验里的参考值：

2.2 DCA注意力如何嵌入Swin的Stage输出

DCA 注意力在不同实现里有不同叫法，我在这个项目里采用的是 Dual Cross Attention 的变体：一个分支做通道重标定，另一个分支做空间位置响应，最后互相调制。这样设计的原因很直接：面料类别之间的差异不一定体现在“全局形状”上，更多是“纤维走向、纱线粗细、编织密度”这些局部响应。Swin 的 FFN 对通道的全局交互处理弱，DCA 正好在 Stage 输出处做一次轻量级的通道-空间校准。

常见做法是在每个 Stage 后面接一个 DCA 模块，尤其是最后一个 Stage，因为它输出的特征图已经包含完整的语义信息。我们可以用一段 PyTorch 代码描述这个插入逻辑：

import torch.nn as nn class StageWithDCA(nn.Module): def __init__(self, stage, dim): super().__init__() self.stage = stage # SwinTransformer 的一个原始 Stage self.dca = DCAAttention(dim) # 后面给出具体实现 self.norm = nn.LayerNorm(dim) def forward(self, x): x = self.stage(x) # 输出形状: [B, N, D] B, N, D = x.shape H = W = int(N ** 0.5) x = x.transpose(1, 2).reshape(B, D, H, W) x = self.dca(x) + x # 残差连接 x = x.flatten(2).transpose(1, 2) return self.norm(x)

这段代码先把 Stage 输出的 token 序列重新排列成特征图，经过 DCA 后加回原特征，最后再做 LayerNorm。残差连接必须保留，避免 DCA 在训练初期干扰已经预训练好的特征分布。我通常会先冻结 Swin 主干训练 DCA 模块 5 个 epoch，再解冻整网络微调，这样模型不会因为随机初始化的注意力模块导致预训练权重剧烈震荡。

2.3 DCA和Swin的搭配策略与收益对比

我对比过三种做法：直接微调 SwinTransformer，Swin + SE 注意力，Swin + DCA。在小规模面料集上，直接微调 Swin 的准确率通常在 90% 上下浮动，类别之间误差主要来自丝（silk）和涤纶（polyester）的反光纹理；SE 注意力能提升一点，但只有通道维度的信息；DCA 因为同时处理通道和局部空间响应，对这类反光纹理的区分更稳定。收益大约能提升 1.5 到 3 个点，但代价是训练时间多 10% 左右，推理时间增加不到 5%。

搭配策略要注意：DCA 的通道分支不要做得太重，两个全连接层之间的隐藏维度减半即可，否则 Stage 4 的 768 维特征会导致参数量增多，但分类精度不再提升。空间分支如果使用普通卷积，建议 kernel_size=3、padding=1，不用膨胀卷积，因为纹理细节对卷积核的感受野很敏感，膨胀卷积容易跳过细纱线。如果你是想在更大数据集上做一次性实验，把 DCA 只插到 Stage 3 和 Stage 4 两个位置，效果最好，前面两层的信息保留给后续层。

3. 5种基础面料多分类的数据准备与预处理

3.1 数据集目录结构与标注文件生成

这个项目的数据集一共 5 个类别，我建议按类名建目录，不直接使用 ImageFolder 的自动推断，因为后续要拆分训练验证集，需要稳定可复现的索引。目录结构如下：

fabric_dataset/ ├── cotton/ # 棉 ├── linen/ # 麻 ├── silk/ # 丝 ├── wool/ # 毛 └── polyester/ # 涤纶

每张图像统一裁剪为 224x224，我一般会用下面的脚本生成训练和验证索引文件：

import os import random from pathlib import Path random.seed(42) data_root = Path("fabric_dataset") train_lines, val_lines = [], [] for label, class_name in enumerate(["cotton", "linen", "silk", "wool", "polyester"]): imgs = sorted((data_root / class_name).glob("*.jpg")) random.shuffle(imgs) val_num = int(len(imgs) * 0.2) for img in imgs[:val_num]: val_lines.append(f"{img} {label}\n") for img in imgs[val_num:]: train_lines.append(f"{img} {label}\n") with open("train.txt", "w") as f: f.writelines(train_lines) with open("val.txt", "w") as f: f.writelines(val_lines)

脚本里val_num按每个类别 20% 抽取，保证每类在验证集中的数量均衡。train.txt和val.txt的每一行分别是“图像路径 类别索引”，这比直接依赖 ImageFolder 更透明，后续 Debug 时能快速找出是哪条样本导致训练异常。

3.2 面向纹理的数据增强策略

面料分类不能盲目套用 ImageNet 的增强策略。随机旋转的角度要控制在 10 度以内，因为麻和棉的纹理方向很容易被旋转破坏，变成另一种类别的视觉特征。随机裁切的面积比例也要谨慎，裁剪范围太小会丢失纱线交叉信息。我常用的增强配置如表所示：

在 PyTorch 里实现时，可以直接用torchvision.transforms：

from torchvision import transforms train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224, scale=(0.6, 1.0)), transforms.RandomRotation(degrees=10), transforms.ColorJitter(0.2, 0.2), transforms.RandomErasing(p=0.25), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), ]) val_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), ])

验证集的预处理必须固定为 Resize + CenterCrop，这样每次测试结果才可复现。RandomErasing的 p=0.25 是我多轮实验后比较合适的一个值，设得太大，例如 0.5，会导致丝织品和涤纶表面的光泽区域被频繁遮掉，模型反而学不到有用的反光信息。

3.3 类别不平衡处理

5 类面料里，丝和涤纶的图像数往往比棉和麻少，因为这两类表面纹理接近，采集难度大。直接训练会让模型偏向样本多的类别。一个有效做法是使用WeightedRandomSampler，按每个类别样本数的倒数计算采样权重：

from torch.utils.data import DataLoader, WeightedRandomSampler # labels 是训练集每个样本对应的类别索引列表 class_counts = [0] * 5 for label in labels: class_counts[label] += 1 sample_weights = [1.0 / class_counts[label] for label in labels] sampler = WeightedRandomSampler(sample_weights, num_samples=len(sample_weights), replacement=True) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler, num_workers=4, pin_memory=True)

使用WeightedRandomSampler时要注意replacement=True表示允许重复采样，训练一个 epoch 的步数不再等于数据集长度除以 batch_size，而是num_samples / batch_size。如果不设置num_samples，默认用全部样本权重采样，通常会比原本多采一部分样本，需要通过 shuffle 关闭。

4. PyTorch训练SwinTransformer+DCA的完整代码

4.1 DCA注意力模块完整实现

DCA 通道分支先做全局平均池化和全局标准差池化，把两个统计量拼接起来，再用两个全连接层生成通道权重。空间分支用一个 3x3 的分组卷积提取局部响应，再做 1x1 卷积压缩通道得到空间注意力图。两个分支的输出通过外层加法融合：

import torch import torch.nn as nn class DCAAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, reduction=16): super().__init__() hidden_dim = max(dim // reduction, 16) self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.std_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(dim * 2, hidden_dim, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv2d(hidden_dim, dim, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() self.spatial_conv = nn.Conv2d(dim, dim // 4, kernel_size=3, padding=1, groups=dim // 4) self.spatial_reduce = nn.Conv2d(dim // 4, 1, kernel_size=1) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.shape avg_out = self.avg_pool(x) std_out = self.std_pool(x) channel_cat = torch.cat([avg_out, std_out], dim=1) channel_weight = self.sigmoid(self.fc2(self.relu(self.fc1(channel_cat)))) spatial_feat = self.spatial_conv(x) spatial_feat = self.spatial_reduce(spatial_feat) spatial_weight = self.softmax(spatial_feat.view(b, 1, -1)).view_as(spatial_feat) out = x * channel_weight + x * spatial_weight return out

这里通道分支没有用全局平均池化后的单点信息，而是拼接平均池化和最大池化，因为面料纹理中的高频细节（比如纤维毛羽）不一定会贡献到平均值里，最大池化能捕捉这些稀疏却关键的信号。空间分支的groups=dim // 4是深度卷积，保证每个通道独立提取空间模式，最后仍然产生一个单通道注意力图。需要留意的是，std_pool我用的是最大池化而不是标准差池化，因为标准差操作在推理时要额外做一次平方和开方，工控机上的性能损耗不值得。

4.2 构建SwinTransformer+DCA混合模型

加载预训练 Swin-T 权重，然后按之前定义的StageWithDCA替换 Stage 3 和 Stage 4。这里有一个重要的细节：原 Swin 的norm在BasicLayer内部，替换时不能重复添加 LayerNorm，所以StageWithDCA里我已经把 LayerNorm 放在拼接输出的外层，并且保持resize逻辑不变：

from timm.models.swin_transformer import swin_tiny_patch4_window7_224 def build_swin_dca_model(num_classes=5, pretrained=True): model = swin_tiny_patch4_window7_224(pretrained=pretrained, num_classes=num_classes) # 替换 Stage 3 和 Stage 4 for layer_idx in [3, 4]: layer = model.layers[layer_idx] dim = int(model.embed_dim * 2 ** (layer_idx - 1)) if layer_idx == 3: dim = 384 else: dim = 768 model.layers[layer_idx] = StageWithDCA(layer, dim) return model

最后两层不要替换：Stage 1 和 Stage 2 的特征还要继续给后续窗口融合，提前引入 DCA 会破坏低层边缘特征。pretrained=True时会把原本的layers权重加载进来，但替换后的StageWithDCA里的dca参数是随机初始化的，所以第一次前向传播会输出一个与原始 Swin 不同的结果，这符合预期。

4.3 训练配置和超参数表

这个项目的输入尺寸是 224，单卡 24G 显存，batch_size 设 32，梯度累积设为 4，这样等效 batch_size 是 128。总训练 epoch 数我控制在 60 个，前 5 个 epoch 冻结主干，只训练 DCA 和分类头，之后解冻全部参数微调。关键超参数：

训练循环的代码可以复用在任意分类项目里：

optimizer = torch.optim.AdamW( model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=0.05, betas=(0.9, 0.95) ) total_steps = len(train_loader) * 60 warmup_steps = len(train_loader) * 5 def lr_lambda(step): if step < warmup_steps: return step / warmup_steps p = (step - warmup_steps) / max(total_steps - warmup_steps, 1) return 0.5 * (1 + __import__("math").cos(__import__("math").pi * p)) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda) for epoch in range(60): model.train() for images, targets in train_loader: images, targets = images.cuda(), targets.cuda() has_nan = torch.isnan(images).any() if has_nan: print("发现 NaN 输入，跳过此 batch") continue outputs = model(images) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() optimizer.zero_grad()

代码里加了 NaN 输入检查，这在真实数据集上经常发生，尤其是从网上下载的图片解码失败后，某些样本会变成全 0 张量。criterion使用带标签平滑的交叉熵，后面会讲到。

4.4 损失函数与优化器余下的细节

面料分类的类间相似性高，nn.CrossEntropyLoss在训练末期容易把置信度推到极端，所以我用label_smoothing=0.1。如果希望在代码里手动实现，损失可以写成：

import torch.nn.functional as F class LabelSmoothCE(nn.Module): def __init__(self, classes, smoothing=0.1): super().__init__() self.classes = classes self.smoothing = smoothing def forward(self, pred, targets): log_probs = F.log_softmax(pred, dim=-1) with torch.no_grad(): true_dist = torch.zeros_like(log_probs) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.classes - 1)) true_dist.scatter_(1, targets.unsqueeze(1), 1.0 - self.smoothing) return torch.mean(torch.sum(-true_dist * log_probs, dim=-1))

解冻主干后，DCA 和分类头可以继续使用main_lr，而主干层的学习率乘 0.1。我一般通过swin_lr参数实现：

optimizer = torch.optim.AdamW([ {"params": model.layers[0].parameters(), "lr": 1e-5}, {"params": model.layers[1].parameters(), "lr": 1e-5}, {"params": model.layers[2].parameters(), "lr": 1e-5}, {"params": model.layers[3].parameters(), "lr": 1e-5}, {"params": model.head.parameters(), "lr": 1e-4}, ], weight_decay=0.05)

注意最前面的 patch embedding 和 LayerNorm 通常不需要单独设置，因为它们的参数量小，收敛速度和主干一致。

5. 评估、混淆矩阵与项目说明书交付

5.1 测试脚本与多分类混淆矩阵绘制

训练完成后，验证不是只看准确率。你要知道棉被误判成麻还是丝，这会直接影响项目说明书里的结论。下面这段代码会输出每个类别的 precision、recall 和混淆矩阵：

import torch import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report model.eval() all_preds, all_targets = [], [] with torch.no_grad(): for images, targets in val_loader: images = images.cuda() outputs = model(images) preds = outputs.argmax(dim=1).cpu().numpy() all_preds.extend(preds) all_targets.extend(targets.numpy()) cm = confusion_matrix(all_targets, all_preds) print(cm) print(classification_report(all_targets, all_preds, target_names=["cotton", "linen", "silk", "wool", "polyester"]))

保存混淆矩阵时，建议直接用matplotlib画出热力图，因为项目说明书里通常不会放 PDF 里的表格，而是放 PNG 图片。如果发现棉和麻在混淆矩阵里频繁互换，回到数据增强阶段，把左右翻转和旋转 10 度的次数增加，同时减少 ColorJitter 的对比度变化，因为阴影会让同一种面料的纹理产生垂直方向的分叉。

5.2 导出ONNX与部署时的验证技巧

验证结束后，我一般导出 ONNX 部署到 CPU 推理。使用torch.onnx.export时，需要固定输入尺寸为 224，并指定opset_version=13：

python export.py --checkpoint best.pth --output fabric_model.onnx

导出后在端侧设备上跑一遍全部验证集图片，记录每张图片的推理耗时和前后两次推理结果是否一致。常见问题是时区或浮点累积导致推理结果在 CPU 和 GPU 上不完全相同，但这不影响最终分类，因为 argmax 的数值差只在 logits 的很小范围内出现。真正需要警惕的是 ONNX 算子对 DCA 中的view_as支持不佳，必要时把view_as改写成reshape。

5.3 项目说明书必须包含的内容

项目说明书不需要复述代码，但要有三张表：第一张是数据集构成，写清楚每类图像数量、拍摄条件、分辨率；第二张是实验结果对比，至少要列出 Swin-T 基线、Swin-T + SE、Swin-T + DCA 三组的准确率、精确率、召回率、F1；第三张是资源占用，包括显存、CPU 推理时间和模型大小。只有这些具体指标，别人拿到项目时才能复现你的效果。最后再把训练命令、环境依赖版本、随机种子单独写进 README，保证项目能一键跑通。

验证模型是否真正收敛，不要只看 loss 曲线。训练到第 55 个 epoch 左右，loss 可能仍然在缓慢下降，但验证集准确率已经波动，这时候应该用验证集 F1 作为模型选择的依据，而不是选最后 epoch 的权重。如果训练过程中出现准确率和 loss 同时上升，说明学习率过高，Pytorch 默认的1e-4对 Swin 解冻时过于激进，立刻降回2e-5再继续。

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