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...
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...
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 file_path:mmseg/utils/class_names.py 修改训练的类别个数 文中使用下面路径中的文件作为参数配置文件: file_path:"configs/swin...
Swin Transformer是由微软亚洲研究院提出的一种Transformer结构模型,它取得了多个计算机视觉任务和数据集上的SOTA性能,这些任务包括目标检测、实例分割和语义分割,图像分类。它可以用作计算机视觉的通用backbone。在NLP和CV两个领域之间的差异,例如视觉实体尺度的巨大差异以及与文字中的单词相比,图像中像素的高分辨率,带来了...
基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 网络结构 核心创新 (1)自注意力的计算在局部的非重叠窗口内进行。 (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。 Transformer的介绍及在CV领域内的应用 ...
然后是下载预训练模型,数据集,解压数据集操作。需要将util/config.py中voc_data_dir改为自己的路径,通过执行python misc/convert_caffe_pretrain.py,下载caffe_pretrain预训练模型,我是直接将caffe_pretrain改为True了,如果设置false则直接会下载pytorch版本的预训练模型。然后在终端下运行python -m visdom.server,...
1. 在用自己的数据集测试时,图片被标满了各种目标框 2. 训练过程中 loss好多都是nan 3. Gradient overflow Skipping step loss scalar0 reducing scale to xxx 4. TypeError 'NoneType' object is not subscriptable 5. 给mmdetection工程的Swin Transformer YOLOv3、Faster RCNN配置预训练权重 ...
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... ...
首先,在OpenImage, PASCALVOC和COCO数据集的组合上训练网络为300k iter, 然后,在UVO-Density和UVO-Sparse数据集的组合上优化网络为100k迭代,初始学习率设置为6e-6。 所有的分割网络都是用class-agnostic的方式训练的,因此,分割裁剪路径中的目标成为一个前景/后景分割问题。推理过程中仅使用翻转试验增强。
基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 网络结构 核心创新 (1)自注意力的计算在局部的非重叠窗口内进行。 (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。 Transformer的介绍及在CV领域内的应用 ...