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...
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...
# 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...
报错3:路径不对: 全部修改成绝对路径 python tools/train.py /media/yuanxingWorkSpace/studyProject/ObjectDetection/Swin-Transformer-Object-Detection/configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py 报错4:NameError: name 'apex'isnot defined 安装成功后 AttributeError: ...
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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格式:包含Annotations、ImageSets、JPEGImages等文件夹。 你...
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 ...