1.样本准备 Swin-Transformer支持VOC格式数据集,本人用Labelme标注的样本如下,转为VOC格式即可。 在labelme中执行如下命令,其中LabelmeDataPath 表示labelme标注好的样本所在文件夹;VOCDataPath 表示输出的voc格式的文件夹,注意该文件夹不能手动创建,如果该文件夹已存在则提示已存在;labels.txt中保存的是所有样本类别名称...
要使用Swin Transformer训练自己的数据,你需要遵循一系列步骤来准备数据集、配置训练参数、加载模型、进行训练和评估。以下是一个详细的指南: 1. 准备自己的数据集 Swin Transformer通常支持COCO和VOC格式的数据集。你需要确保你的数据集符合其中一种格式,并进行相应的预处理。 COCO格式:包含images、annotations和categories...
# dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']), 3.2 设置预训练模型 确保你有适合Swin-Transformer的预训练模型。如果没有,你可以从MMDetection的模型库中下载或使用官方提供的预训练权重。 四、训练模型 4.1 训练命令 使用以下命令开始训练你的模型: python tools/train.py configs/swi...
首先找开头的_base_变量,修改第二项 ‘../_base_/datasets/coco_instance.py’为‘../_base_/datasets/coco_detection.py’,26行LoadAnnotations里with_bbox=True 后边的with_mask改为False;60行Collect的keys中删除‘gt_mask’,如果你不使用APEX,那么69行的EpochBasedRunnerAmp需要删除后面的Amp,如果你使用的...
1.1 下载swin-transformer代码 git clone https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git cd Swin-Transformer-Object-Detection pip install -r requirements.txt python setup.py develop 1.2 环境配置(结合后面的看,这个会出现apex安装的问题) ...
本视频是《Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集》的课程介绍,完整视频请前往 • CSDN:https://edu.csdn.net/course/detail/36586 • 51CTO: https://edu.51cto.com/course/29945.html • 网易云课堂:https://study.163.com/course/introduction/12,
2、运行 python modify.py 修改预训练模型 python .\modify.py --weights mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_1x.pth --num_class 4 --output model_new.pt 3、修改configs_base_\default_runtime.py,在最后增加一句加载预训练模型命令,用绝对路径 ...
51CTO博客已为您找到关于swin transformer v2训练细节GPU的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及swin transformer v2训练细节GPU问答内容。更多swin transformer v2训练细节GPU相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进