训练Swin Transformer
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适合人群
希望学习Swin Transformer实例分割技术来训练自己的数据集的学员们
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掌握Swin Transformer实例分割技术来训练自己的数据集
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labelme标注和使用Swin Transformer训练自己的数据集进行图片和视频的实例分割。
本课程将介绍Transformer及在CV领域的应用、Swin Transformer的原理。
本课程以汽车驾驶场景图片和视频开展项目实践:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和实例分割。
课程在Windows和Ubuntu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、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。
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- 第一章 课程介绍
- 1-1试看 课程介绍08:54
- 第二章 图像分割基础篇
- 2-1图像分割-任务说明及常用数据集15:06
- 2-2图像分割-性能指标15:09
- 第三章 Swin Transformer原理篇
- 3-1Transformer及在CV领域的应用20:13
- 3-2Swin Transformer原理18:30
- 第四章 Swin Transformer项目实战篇(Windows)
- 4-1安装软件环境和PyTorch14:04
- 4-2安装Swin-Transformer27:19
- 4-3labelme标注数据集10:09
- 4-4数据集格式转换及组织07:15
- 4-5修改配置文件06:14
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