Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集

掌握Swin Transformer目标检测训练自己的数据集方法

5.0 (个评分) 453人学习

中级 20课时 4小时6分钟 2022/01/06更新

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你将会学到:

  • 掌握Swin Transformer目标检测训练自己的数据集方法

适合人群:

希望学习Swin Transformer目标检测的学员

课程目标:

掌握Swin Transformer目标检测训练自己的数据集方法

课程简介:

Transformer发轫于NLP(自然语言处理),并跨界应用到CV(计算机视觉)领域。 Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网,在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项工作也获得了ICCV 2021顶会Best论文奖。

 

本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用Swin Transformer训练自己的数据集。 

 

本课程将介绍Transformer及在CV领域的应用、Swin Transformer的原理。 课程以多目标检测(足球和梅西同时检测)为例进行Swin Transformer实战演示。

 

课程在WindowsUbuntu系统上分别做项目演示。包括:安装软件环境、安装Pytorch、安装Swin-Transformer-Object-Detection、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、数据集格式转换(Python脚本完成)、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计、日志分析

本课程提供项目的数据集和相关Python程序文件。

swint目标检测效果.jpg

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课程大纲-Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集

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