然后运行demo.py,如果可以弹出预测结果如下,则说明环境搭建基本成功。 二、制作自己的数据集 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...
【目标检测】swin-transformer的模型推理_swintransformer 分类模型 c++ 推理-CSDN博客blog.csdn.net/qq_44747572/article/details/127604916?spm=1001.2014.3001.5501 测试结果: 2. 训练自己的数据集 2.1 data annotations中的json文件名要与coco_instance.py中的一致。 2.2 tools train基本不需要改 2.3 config base...
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字段的JSON文件。 VOC格式:包含Annotations、ImageSets、JPEGImages等文件夹。 你需要根据自己的数据集情况,准备好相应的图片和标注文件。 2....
Swin-Transformer目标检测通常支持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。 COCO格式:包含images、annotations和categories字段的JSON文件。 VOC格式:包含Annotations、ImageSets、JPEGImages等文件夹。 2.2 数据集预处理 将数据集转换为COCO或VOC格式。 修改数据集的类别数和类别名,确保与配置文件中...
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ObjectDetection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_
本次实验使用Swin-Transformer+mask-r-cnn当作框架。 数据集的使用格式是VOC格式,具体格式如下所示。 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。
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,
这里数据集准本,标注图片数据过程自己探索。 最后文件结构如下: 二、修改配置文件 1、 修改configs_base_\models\mask_rcnn_swin_fpn.py第54、73行num_classes为自己的类别数 我的类型是4个,所以填写为4 2、运行 python modify.py 修改预训练模型
Swin-Transformer-Object-Detection训练⾃⼰的数据集环境配置condacreate-nSwinTransformerObjectDetection-ypython=3.8condaactivateSwinTransformerObjectDetectioncondainstallpytorch=1.8.0torchvisioncudatoolkit=10.2-cpytorch-y#mmcv安装cd~/software/rm-rfmmcvgitclone/open-mmlab/mmcv.gitcdmmcvMMCV_WITH_OPS=1pipinstall...
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 ...