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...
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...
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,确保与配置文件中的设置相匹配。 三、模型配置 3.1 修改配置文件 在MMDetection中,你需要修改配置文件以适配你的数据集和训练需求。 修改num_classes为你的数据集类别数。 如果你的数据集不包含mask信息,需要修改配置文件以禁用mask相关...
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,
Swin-Transformer配置文件修改 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...
swin transformer训练自己的数据集 文心快码BaiduComate 使用Swin Transformer训练自己的数据集,可以按照以下步骤进行: 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...
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...
通过这些技术,本文成功地训练了一个30亿参数的Swin Transformer V2模型,这是迄今为止最大的稠密视觉模型,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。它在ImageNet-V2图像分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割和Kinetics-400视频动作分类等4项具有代表性的视觉任务上创造了新的性能记录。还要注意的是,我们的训练...