swin_transformer实现目标检测训练自己的数据集 前言 看过很多博主通过 Object Detection 实现了一些皮卡丘捕捉,二维码检测等诸多特定项的目标检测。而我跟着他们的案例来运行的时候,不是 Tensorflow 版本冲突,就是缺少什么包,还有是运行官方 object_detection_tutorial 不展示图片等等问题。 在看过一个国外博主例子,我也通...
# loadfrom:表示加载哪一个训练好(预训练)的权重,可以直接写绝对路径如: # load_from = r"/media/yuanxingWorkSpace/studyProject/ObjectDetection/Swin-Transformer-Object-Detection/checkpoints/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth" 下载 预训练模型mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth 2.5.3修改训练...
swin transformer 目标检测 自定义数据集 背景 计算机视觉模型训练,使用数据增强防止过拟合是最有效的方法.为了降低标注成本,同时可以有效地扩充数据集(任意比例,数据增强对源数据量也有一定要求,源数据足够多+数据增强,才能发挥其威力),这里给出一个解决方案 图像数据和标签同时增强方法 源码 import xml.etree.ElementTre...
1.修改数据集相关配置文件 在configs/base/datasets/voc0712.py文件中,将变量data_root改成自己的项目路径。 再将训练集、验证集和测试集的路径改成自己的,同时可以修改batch size和进程数。 之后还可以更改图片的大小,这个可以根据自己的gpu情况去调,这里我将 img_scale的值由(1000,600)改成了(224,224)。 切...
课程介绍:PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集 (Detectron2) 2866 5 8:18 App 课程介绍:Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集 578 -- 11:44 App Slicer 终极 分割教程!!nnunet 插件,分割任意你想要的 6591 -- 6:46 App Mask R-CNN图像实例分割:训练自己的数据集课程介绍 82...
巅峰之作!【Transformer+GNN】Transformer在医学分割领域应用与拓展精讲!GNN图神经网络底层原理解读!论文精讲+代码复现!(人工智能) 1001 26 10:37:54 App 两大目标检测算法来了!【3D点云+YOLO目标检测】翻遍全网终于找到了这么齐全系统的目标检测算法!真的太强了!建议收藏!——(人工智能、深度学习、机器学习) 51...
官方swin-transformer目前只支持训练imageNet,其次加载预训练有点东西,想要训练自己的数据集需要稍微改改代码,为了方便使用,我将改好的上传到github,大家仅需要自己修改参数即可使用。github: https://github.com/sunanlin13174/Image-train-Swin-transformer 我的数据集是图案比较丰富的,但是部分类或者数... ...
(2)在前后两层的Transformer模块中,非重叠窗口的配置相比前一层做了半个窗口的移位,使得上一层中不同窗户的信息进行了交换。 二、目标检测相关基础 2.1 目标检测任务理解与总结 目标检测任务理解与总结 2.2 目标检测之常用数据集 目标检测之常用数据集
3.自己电脑的配置环境,亲测成功(windows) 4.训练自己的数据集(pascal voc数据集格式) pascal voc数据集的准备 将labelme标注好的数据文件进行转换格式 修改数据集位置 configs_base_/datasets/pascal_voc12.py 修改类别以及对应的调色板 file_path:mmseg/datasets/voc.py ...
④【Swin Transformer 目标检测】——5. 训练自己的数据集_哔哩哔哩_bilibili(③配套) 同样,以①为主体,②③④为参考 注意: 1. 在pycharm里,在该文件内搜索关键词:ctri+f 2. 修改尺寸img_scale=256,256。可以在coco_detection.py里也修改一下