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...
Swin-Transformer训练自己的数据集 前言 一、虚拟环境搭建 1.下载代码 2.相关库安装 3.环境测试 二、制作自己的数据集 1.样本准备 2.调试代码 总结 前言 Swin-Transformer精度较高,但其对显卡要求同样较高,我的是RTX2070,8G显存,当设置crop size为512512时,batchsize设置为2,才不会报OOM。当crop size为102410...
# 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...
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克隆Swin-Transformer目标检测仓库: git clone https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git 二、数据准备 2.1 数据集格式 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...
8. Windows目前不支持nccl,微软的源码使用的分布式数并行方法是DistributedDataParallel,即DDP,所以需要分布式训练或者单机多卡训练需要移步Linux环境。 9. Linux下注意环境安装时的权限,我的anaconda就安装在了非root权限下,这导致我的pycharm在user权限下没有权限,在root权限下找不到conda环境。我Linux学艺不精(-_-)...
基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 一、简要介绍 Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测、实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能。同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Pa
不光将Swin Transformer整合到了MAE框架上，既有与SimMIM相当的任务表现，还保证了计算效率和性能——将分层ViT的训练速度提高2.7倍，GPU内存使用量减少70%。来康康这是一项什么研究？当分层设计引入MAE 这篇论文提出了一种面向MIM的绿色分层视觉Transformer。即允许分层ViT丢弃掩码图块，只对可见图块进行操作。具体...
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 python .\modify.py --weights mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_1x.pth --num_class 4 --output model_new.pt ...
实验结果表明,使用TorchAcc进行Swin Transformer分布式训练可以明显提升性能。接入TorchAcc更详细的代码实现原理,请参见代码实现原理。 代码实现原理 将上述的Swin Transformer模型接入TorchAcc框架进行分布式训练加速的代码配置,请参考已下载的代码文件Swin-Transformer/main.py。