mmdetection修改backbone为swin

### 更换 MMDetection 中的 Backbone 为 Swin Transformer 在 MMDetection 中，可以通过集成 mmcls 和 timm 库来实现更灵活的 Backbone 替换功能。对于将 Backbone 替换为 Swin Transformer 的操作，以下是具体方法： #### 修改配置文件 为了成功替换 Backbone 并使其适配整个模型架构，需要调整 `config` 文件中的几个部分。 1. **引入 Swin Transformer 模型定义** 使用 mmcls 提供的支持，可以直接加载 Swin Transformer 的预定义模块并将其作为 Backbone 引入到检测框架中[^1]。 2. **更新 Neck 结构以匹配通道数** 如果更换了 Backbone，则需要注意其输出特征图的通道数可能发生变化。因此，在设置新的 Backbone 后，还需要同步修改 Neck 层次结构（如 FPN 或 PAN），以便与新 Backbone 输出相兼容。 3. **加载预训练权重** 下载对应版本的 Swin Transformer 预训练权重文件，并通过指定路径让模型初始化时加载这些参数[^2]。 以下是一个基于 YOLOX 模型的具体实例化代码片段展示如何完成上述过程: ```python _base_ = [ '../_base_/models/yolox_s.py', '../_base_/datasets/coco_detection.py', '../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py' ] # Replace the backbone with a pre-trained Swin Transformer model from MMClassification. model = dict( backbone=dict( _delete_=True, # Remove default CSPDarknet settings. type='mmcls.SwinTransformer', embed_dims=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24], window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.2, patch_norm=True), neck=dict(in_channels=[96*4, 192*4, 384*4], out_channels=128), # Adjust channels accordingly. ) load_from = 'path/to/swin_pretrained.pth' # Specify path of pretrained weights here. ``` 此段脚本展示了怎样把默认使用的 DarkNet 背景网路替换成来自 MMClassfication 的 Swin 变形器背景网路；同时也重新设置了颈部层输入输出频道数目使之适应改变后的背景网路特性。 注意：实际应用过程中需依据所选变种型号(Small/Tiny/Large...)相应调节嵌入维度(embed_dim)及其他超参设定值。