swin transformer 目标检测任务 复现

### 使用 Swin Transformer 实现目标检测任务的复现教程 为了实现基于 Swin Transformer 的目标检测任务，可以参考官方提供的 `Swin-Transformer-Object-Detection` 项目[^1]。以下是详细的说明以及代码示例。 #### 依赖环境配置 首先需要安装必要的 Python 库和框架。可以通过以下命令完成环境搭建： ```bash pip install torch torchvision mmcv-full mmdet ``` 这些库分别用于深度学习框架支持、计算机视觉工具包以及目标检测算法集合的支持。 #### 数据准备 数据集通常采用 COCO 或 VOC 格式。如果使用的是自定义数据集，则需将其转换为上述标准格式之一。具体操作可参见项目的文档部分关于数据预处理的内容。 #### 配置文件调整 在 `configs/swin/` 文件夹下有多种预设好的配置文件供选择。例如，对于单阶段检测器 RetinaNet，可以选择如下配置文件作为起点： ```yaml model = dict( type='RetinaNet', backbone=dict( type='SwinTransformer', ... ), neck=dict(...), bbox_head=dict(...) ) ``` 此段 YAML 配置指定了模型架构中的骨干网路为 Swin Transformer，并设置了颈部结构与边界框头部的具体参数设置。 #### 开始训练过程 执行下面脚本启动训练进程： ```bash python tools/train.py configs/swin/swin_tiny_patch4_window7_224.py --work-dir work_dirs/swin/ ``` 其中 `swin_tiny_patch4_window7_224.py` 是所选模型对应的配置文件路径；而 `--work-dir` 参数指定保存日志及权重的位置。 #### 测试已训练模型性能 当训练完成后，可通过测试模式评估模型效果： ```bash python tools/test.py \ configs/swin/swin_tiny_patch4_window7_224.py \ work_dirs/swin/latest.pth \ --eval bbox ``` 这里加载了最新一次迭代产生的 `.pth` 权重文件并针对 bounding box 检测指标进行了评测。 --- ### 示例代码片段 以下是一个简单的推理演示代码块： ```python from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import matplotlib.pyplot as plt config_file = 'configs/swin/swin_tiny_patch4_window7_224.py' checkpoint_file = 'work_dirs/swin/latest.pth' # 初始化模型实例 model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') img = 'test.jpg' # 替换为实际图片路径 result = inference_detector(model, img) plt.figure(figsize=(10, 6)) model.show_result(img, result, score_thr=0.3, show=True) ``` 该代码展示了如何利用训练后的模型对新图像进行推断，并可视化结果。 ---