文章目录
- Swin Transformer
* - 环境搭建
– - 下载权重
- demo测试代码
- 训练自己的数据集
–
Swin Transformer
环境搭建
我的环境：Python 3.6 + VS2019 + CUDA 11.2 + CUDNN 8.1.0
VS2019配置
环境变量：
D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hostx86\x64
命令行输入cl：
; conda虚拟环境
创建conda虚拟环境：conda create -n transformer python=3.8
激活虚拟环境：conda activate transformer
Pytorch安装
mmcv安装
查看匹配版本
https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/en/get_started.md
; 安装mmcv
我安装的是 mmcv 1.3.1。https://github.com/open-mmlab/mmcv不方便下载的，直接看百度网盘连接。
mmcv 1.3.1版本：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Z7eOh7wkrhoKDRoODREHHg?pwd=6mvh
提取码：6mvh
提供令一个版本的，也就是上面github链接的目前最新版本：
链接：https://pan.baidu.com/s/1mKx7w0fjXp9BJhwbg4gtMg?pwd=dbvy
提取码：dbvy
解压之后，使用 conda的power shell 。
- cd 到安装的mmcv1.3.1的目录，推荐放到工程项目中。
- 进入虚拟环境：
conda activate transformer - 执行
pip install -r requirements.txt - 设置环境变量：
$env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"8.6为显卡算力，查询位置：英伟达官网（3060看英文文档），3060 查看算力位置：英文算力位置 - 设置环境变量：
$env:MMCV_WITH_OPS = 1 - 设置环境变量：
$env:MAX_JOBS = 8根据CPU核心数设置 - 执行
python setup.py build_ext - 执行
python setup.py develop - 使用
pip list查看，mmcv-full 的版本是否为1.3.1
; mmdet安装
步骤基本同上。
- git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
- cd mmdetection
- pip install -r requirements/build.txt
apex安装
步骤基本同上。
- 下载apex项目：https://github.com/NVIDIA/apex
- cd 进入 apex 文件夹
- 执行：
python setup.py install
下载权重
https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection
; demo测试代码
python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth
至此说明 配置没有问题了。
训练自己的数据集
需要修改的部分
修改标签种类数
路径： Swin-Transformer-Object-Detection-master\configs\_base_\models\mask_rcnn_swin_fpn.py
将 num_classes 换成自己数据集的种类数
修改标签类别
路径： Swin-Transformer-Object-Detection-master\mmdet\datasets\coco.py
CLASSES = ('dog', 'cat')
配置权重信息
路径： Swin-Transformer-Object-Detection-master\configs\_base_\default_runtime.py
- interval：表示多少个 epoch 验证一次，然后保存一次权重信息
- loadfrom：加载权重，指向权重的路径
修改尺寸大小
路径： Swin-Transformer-Object-Detection-master\configs\swin\mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py
路径： Swin-Transformer-Object-Detection-master\configs\_base_\datasets\coco_instance.py
所有的 img_scale 修改为 ： img_scale = [(256, 256)] 或者是36的倍数，如480、512等。
配置数据集路径
路径： Swin-Transformer-Object-Detection-master\configs\_base_\datasets\coco_instance.py
train=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
img_prefix=data_root + 'train2017/',
pipeline=train_pipeline),
val=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=test_pipeline),
test=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_test2017.json',
img_prefix=data_root + 'test2017/',
pipeline=test_pipeline))
修改 batch size 和 线程数
samples_per_gpu=2,
workers_per_gpu=2,
训练命令
python tools/train.py configs\swin\mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py
测试命令
可以将测试图片放至 demo 文件夹，执行如下的命令。
python demo/image_demo.py demo/000000444010.jpg configs\swin\mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py work_dirs/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco/latest.pth
Original: https://blog.csdn.net/qq_44824148/article/details/124099034
Author: 零碎@流年絮语
Title: 【Swin Transformer】Win10使用Swin Transformer做目标检测 (使用自己的数据集 + 图解超详细)
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